AWS SageMaker HyperPod 已为大型语言模型 (LLM) 引入了对分离式预填充和解码阶段的支持。此新功能由 pdSpec 启用，允许团队使用 EFA RDMA 将这些阶段分离到专用的 GPU 池上。此次更新旨在提供一致的每 token 延迟，提高吞吐量，并允许独立扩展，同时管理 KV 缓存卸载。 AI
影响 通过允许为不同模型阶段分配专用 GPU 池来提高 LLM 训练效率，从而可能降低成本并提高性能。
排序理由 这是对现有云基础设施产品的更新，而不是新的前沿模型发布或重大的行业范围事件。
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