LLM 推理和服务领域的最新进展包括 KV 缓存管理和批处理技术的进步。论文探讨了优化远程 KV 层以降低延迟、用于地理分布式系统的高效 KV 缓存迁移以及代理工作负载中 KV 缓存驻留的策略。KVCompass 等技术旨在跨区域共享前缀缓存,而 TideKV 和 KV-Surgeon 则专注于内存高效的长上下文推理和离线 KV 缓存压缩。此外,Elastic MoE 扩展和提示排序等新的批处理策略为 MoE 模型提供了性能改进,而 Koi 等舰队规划器则优化了跨异构多云环境的推理。 AI
影响 KV 缓存管理、批处理和扩展技术方面的这些进步对于提高大型语言模型部署的效率和成本效益至关重要,特别是对于长上下文和代理工作负载。
排序理由 该集群汇集了多篇研究论文和技术博客文章,详细介绍了 LLM 推理和服务的技术和优化。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- DeepInfer: Open-Source Deep Learning Deployment Toolkit for Image-Guided Therapy
- DeepSeek
- Elastic Expert Parallelism
- Elastic MoE
- GLM 5.3
- Hugging Face
- KVCompass
- KV Tiers
- Latent.Space
- Modal
- TideKV
- Together AI
- vLLM
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