一种新的大型语言模型 (LLM) 路由策略旨在通过智能管理 KV 缓存来提高效率。与盲目分发请求的传统轮询负载均衡器不同，这种 KV 缓存感知方法将请求定向到已处理提示前缀的副本。这大大减少了冗余计算，如在 Go 模拟中所演示的，缓存命中率从 47% 提高到 85%，导致首次标记时间 (p50 TTFT) 减半，并且负载分布更均匀。 AI
影响 通过减少冗余计算和提高延迟来优化 LLM 推理，可能降低运营成本。
排序理由 该条目描述了一种优化 LLM 推理基础设施的新技术方法，而不是来自前沿实验室的发布。
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