PulseAugur
中
实时 07:04:38
实体 Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention

Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention

PulseAugur coverage of Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention — every cluster mentioning Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.

Show in brief
总计 · 30天
1
90 天内 1
发布 · 30天
0
90 天内 0
论文 · 30天
0
90 天内 0
层级分布 · 90 天
主题
关系
最近 · 第 1/1 页 · 共 1 条
  1. RESEARCH · CL_206769 ·

    人工智能推理需要高效的 GPU 管理,以避免显存耗尽和碎片化

    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…