管理人工智能工作负载的 GPU 资源，特别是生成媒体和大型语言模型推理，由于其高内存和计算需求，带来了重大挑战。与传统的 Web 应用程序不同，这些任务很容易耗尽 GPU 显存，导致无法恢复的错误和作业失败。为了缓解这种情况，使用作业队列和消息代理（如 BullMQ 和 Redis）的异步架构模式对于将任务摄取与执行解耦至关重要。高效的内存管理，如 PagedAttention，以及将 KV 缓存卸载到外部存储，对于减少 GPU 空闲时间和碎片化至关重要，从而提高推理吞吐量并降低延迟。 AI
影响 优化的 GPU 资源管理对于成本效益高且可扩展的人工智能推理至关重要，它影响着部署大型模型的可行性。
排序理由 该集群讨论了在 GPU 上优化人工智能推理性能的技术研究和最佳实践，包括内存管理和队列系统。
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- arXiv
- Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention
- FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness
- Mingxin FX100
- Mooncake: A KVCache-centric Disaggregated Architecture for LLM Serving
- NeurIPS '22
- NVME-of queue management in host clusters
- Proceedings of the 29th Symposium on Operating Systems Principles
- vLLM
- central processing unit
- graphics processing unit
- BullMQ
- CUDA
- Node.js
- Redis
- ROCm
- VRAM
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