大規模言語モデル（LLM）は、メモリ管理の課題に直面しています。
これらのモデルは巨大なキャッシュを必要とし、現在のGPUメモリでは限界があります。
例えば、13BパラメータのOPTモデルでは、一つのリクエストで最大1.6GBのメモリが必要になることがあります。
更に、GPUの計算速度はメモリ容量の伸びを上回っており、将来的にはメモリがボトルネックになることが予想されます。
困難な復号化アルゴリズムもメモリの複雑な管理が必要とされており、ユーザーがさまざまなリクエストに応じて選べることでメモリ使用の効率化が求められます。
例えば、共有可能なKVキャッシュはメモリの節約につながりますが、出力の異なる自動回帰生成段階では共有できません。
また、入出力の長さが不定であるため、メモリ管理システムは多様なプロンプト長に対応する必要があるのです。
このような問題に直面しながら、メモリ管理の最適化はLLMサービスの品質を左右する重要な要素となります。
メモリ節約に繋がる解決策を模索し、効率的なバッチング技術とスケジューリング戦略が今後のLLMサービングの鍵を握っているのです。
出典 : Memory Challenges in LLM Serving: The Obstacles to Overcome | HackerNoon https://hackernoon.com/memory-challenges-in-llm-serving-the-obstacles-to-overcome
