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English(EN) moe-cache : LRFU/MQ-like hybrid cache, ClassLRU by sanmai · Pull Request #31233 · ggml-org/llama.cpp

llama.cpp 引入 moe-cache 以改进专家优先级

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

llama.cpp 项目发布了 b12170 版本，引入了一个新的“moe-cache”系统。这个混合缓存受 LRFU 和 MQ 启发，旨在根据衰减的使用历史对不同类别中频繁使用的专家进行优先级排序。初步基准测试显示性能有所提升，与之前的 SLRU 缓存相比，热缓存可提高 6-7% 的解码速度并减少 8% 的上传量。 AI

影响 这种新的缓存机制可以提高本地 LLM 部署的推理速度和效率。

排序理由 这是一个开源项目关于 LLM 推理优化的软件发布，详细介绍了一种新的缓存机制。

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llama.cpp 引入 moe-cache 以改进专家优先级

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这是一个开源项目关于 LLM 推理优化的软件发布，详细介绍了一种新的缓存机制。
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Topics
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报道来源 [2]

  1. llama.cpp — Releases TIER_1 English(EN) · sanmai ·

    b12170: moe-cache : LRFU/MQ-like hybrid cache, ClassLRU (#31233)

    <ul> <li> <p>moe-cache : LRFU/MQ-inspired hybrid cache</p> </li> <li> <p>make the clock advance by N tokens: use the real token count (ne[1] is always 1, ids have n_expert_used entries per token)</p> </li> <li> <p>sel is a RESHAPE node, the orig input is in src[0], so sel-&gt;src…

  2. r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/pmttyji ·

    moe-cache : LRFU/MQ-like hybrid cache, ClassLRU by sanmai · Pull Request #31233 · ggml-org/llama.cpp

    <table> <tr><td> <a href="https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1xpfvfz/moecache_lrfumqlike_hybrid_cache_classlru_by/"> <img alt="moe-cache : LRFU/MQ-like hybrid cache, ClassLRU by sanmai · Pull Request #31233 · ggml-org/llama.cpp" src="https://external-preview.redd.it/7Q7…

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