大規模言語モデル（LLM）の推論パイプラインにおけるKVキャッシュ最適化技術

大規模言語モデル（LLM）の推論パイプラインにおけるKVキャッシュ最適化技術とは

大規模言語モデル（LLM）の推論パイプラインにおけるKVキャッシュ最適化技術とは、LLMの推論時にAttention機構で利用されるKey（K）とValue（V）のペアをキャッシュし、そのメモリ使用量やアクセス効率を改善することで、推論の高速化とコスト削減を実現する技術群です。Transformerアーキテクチャに基づくLLMでは、生成するトークンごとに過去のKとVの情報を保持する必要があり、これがメモリ消費の主要因となります。この技術は、親トピックである「推論用インフラ」の一部として、特に長いシーケンスや多数のユーザーからのリクエストを効率的に処理するために不可欠です。スラック除去、量子化、ブロック化などの手法が存在し、推論処理のボトルネックを解消し、より大規模なLLMの運用を可能にします。

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