English(EN) Tiered KV cache for large LLMs on Amazon SageMaker HyperPod with Curvine

AWS SageMaker HyperPod 通过分层 KV 缓存增强 LLM 推理能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-08-12 13:42

AWS 为 Amazon SageMaker HyperPod 上的大型语言模型 (LLM) 开发了一种分层 KV 缓存架构，利用 Curvine 将缓存内存从 GPU 和 CPU 扩展到共享 NVMe 池。该方法旨在通过实现不同推理副本之间的缓存重用，来降低基础设施成本并改善用户体验。该系统在跨 Pod 缓存命中率方面达到了 100%，在处理约 1,900 个 token 的提示时，首次 token 时间缩短了 2.7 倍。 AI

影响优化了 AWS 上 LLM 推理的成本和性能，可能促进大型模型的更广泛应用。

排序理由该文章描述了在特定云平台上优化 LLM 推理的技术实现，而非新的模型发布或核心研究。

在 AWS Machine Learning Blog 阅读 →

AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。我们如何撰写摘要 →

AWS SageMaker HyperPod 通过分层 KV 缓存增强 LLM 推理能力

报道来源 [1]

AWS Machine Learning Blog TIER_1 English(EN) · Qingyuan Tang · 2026-08-12 13:42

Curvine 为 Amazon SageMaker HyperPod 上的大型 LLM 提供分层 KV 缓存

Running large language model inference at scale forces a KV cache trade-off: oversized GPU instances or slow time-to-first-token. This post builds a tiered KV cache on Amazon SageMaker HyperPod that extends the cache into a shared, distributed NVMe pool with Curvine, so replicas …

报道来源 [1]

Curvine 为 Amazon SageMaker HyperPod 上的大型 LLM 提供分层 KV 缓存

相关实体

相关话题