加速LLM大模型推理，KV缓存技术详解与PyTorch实现
随着大型语言模型(LLM)规模和复杂度的指数级增长，推理效率已成为人工智能领域亟待解决的关键挑战。当前，GPT-4、Claude 3和Llama 3等大模型虽然表现出强大的理解与生成能力，但其自回归解码过程中的计算冗余问题依然显著制约着实际应用场景中的响应速度和资源利用效率。 键值(KV)缓存技术作为Transformer架构推理优化的核心策略，通过巧妙地存储和复用注意力机制中的中间计算结果，有....
MHA2MLA：0.3%数据微调！复旦团队开源推理加速神器，KV缓存狂降96.87%
❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状，且对 AI 应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与 AI 领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！ AI 在线答疑 -> 智能检索历史文章和开源项目 -> 尽在微信公众号 -> 搜一搜：蚝油菜花 “推理效率革命！复旦团队推出MHA2MLA：LLM推理成本直降92%，性能损失仅0.5%！” 大家好，我是蚝油...
LLM高效推理：KV缓存与分页注意力机制深度解析
随着大型语言模型（LLM）规模和复杂性的持续增长，高效推理的重要性日益凸显。KV（键值）缓存与分页注意力是两种优化LLM推理的关键技术。本文将深入剖析这些概念，阐述其重要性，并探讨它们在仅解码器（decoder-only）模型中的工作原理。 常规推理机制 首先，我们通过一个简单的例子来理解Transformer模型中典型的推理过程。假设我们需要生成短语： “The quick brown fox....
Tair：基于KV缓存的推理加速服务
Tair：基于KV缓存的推理加速服务 内容介绍 一、大模型推理服务碰到的挑战 二、Nvidia TensorRT-LLM 推理加速库 三、基于KVCache优化的推理加速服务 阿里云智能集团数据库产品事业部高级技术专家王正恒。 团队本次部分内容主要介绍云数据库Tair如何基于NVDIA TensorRT-...
SCOPE：面向大语言模型长序列生成的双阶段KV缓存优化框架
Key-Value (KV)缓存已成为大语言模型(LLM)长文本处理的关键性能瓶颈。当前研究尚未充分关注解码阶段的优化，这一阶段具有同等重要性，因为： 1、对需要完整上下文的场景，预填充阶段的过度压缩会显著降低模型的推理理解能力 2、在长输出推理任务中存在重要特征的显著偏移现象 这篇论文提出SCOPE框架，通过分离预填充与解码阶段的KV缓存优化策略，实现高效的缓存管理。该框架保留预填充阶段的关键....
陌陌技术分享：陌陌IM在后端KV缓存架构上的技术实践
本文由冀浩东分享，原题“单核QPS近6000S，陌陌基于OceanBase的持久化缓存探索与实践”，为了阅读便利，本文进行了排版和内容优化等。 1、引言 挚文集团于 2011 年 8 月推出了陌陌，这款立足地理位置服务的开放式移动视频IM应用在中国社交平台领域内独树一帜。陌陌和探探作为陌生人社交领域的主流IM应用，涵盖了多种核心业务模块，包括直播服务、附近动态功能、即时...
ModelScope ModelCache方案中数据库OceanBase是否有需要配置kv键值缓存？
ModelScope ModelCache方案中，数据库OceanBase是否有需要配置kv键值缓存，用于加速对对象存储的访问呢？
内存KV缓存/数据库，可以选择它？ | 1分钟系列
互联网业务，绝大部分场景，会使用缓存服务。 但有时候，确实会使用到进程内存缓存/数据库，这个时候，LevelDB就能派上用场了。啥是LevelDB？LevelDB是Google开发的，一个速度非常块的KV存储库(storage library)，它支持字符串的key与字符串的value，并且这种映射关系按key排序(ordered mapping)。LevelDB有什么特点？（1）key和val....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
阿里云存储服务
阿里云存储基于飞天盘古2.0分布式存储系统，产品多种多样，充分满足用户数据存储和迁移上云需求。
+关注