KVLearn に関する報道

大規模言語モデルの推論を分離すると、ネットワークを介して計算とストレージが分離されるため、キャッシュ戦略ではメモリと帯域幅のコストの両方を考慮する必要があります。 KVLearn は、学習フレームワークを通じて KV キャッシュ保持を最適化します。これは、大規模言語モデル推論システムの最適化が、単一モデルの高速化から、ソフトウェアとハ​​ードウェアの連携による分散リソース スケジューリングに移行していることを意味します。