Khawaja Shams 演讲讲解大规模 LLM 推理服务中的 KV cache 原理与优化
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Khawaja Shams 演讲讲解大规模 LLM 推理服务中的 KV cache 原理与优化
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AI 综述
Momento 联合创始人 Khawaja Shams 在演讲中讲解了 LLM 推理的 prefill 与 decode 两个阶段，以及 KV cache 在其中的工作机制。KV cache 用于缓存已生成内容的中间状态，是影响并发能力和显存占用的关键因素。 他用一个 4B 参数模型在 AWS G6 实例上做了实验：12 路并发时 p99 首 token 延迟为 2.6 秒，加到 14 路时因显存溢出（OOM）飙升至 38.9 秒，在增加 16GB 本地 DRAM 后回落至约 3.5 秒。
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最新进展10月27日 19:00
Khawaja Shams 演讲讲解大规模 LLM 推理服务中的 KV cache 原理与优化报道时间线
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10月27日
- InfoQKhawaja Shams 演讲讲解大规模 LLM 推理服务中的 KV cache 原理与优化
Momento 联合创始人 Khawaja Shams 在演讲中讲解 LLM 推理的 prefill 与 decode 两阶段及 KV cache 的工作机制，并用 4B 参数模型在 AWS G6 实例上做实验：12 路并发时 p99 首 token 延迟为 2.6 秒，14 路时因显存溢出飙升至 38.9 秒，加 16GB 本地 DRAM 后回落至约 3.5 秒。
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