NVIDIAが、大容量言語モデルを高速かつ効率的に動作させるための新しいキャッシュ最適化技術をTensorRT-LLMプラットフォームに導入しました。この進化により、GPU上での言語モデルの実行が大幅に改善されると期待されています。
新機能として、メモリ要求の増加に対応しつつ、キーと値を効率良く再利用し、言語モデルに必要な計算コストを削減します。KVキャッシュの再利用方法やページ化されたキャッシュなど、複数の最適化がTensorRT-LLMのオープンソースライブラリでサポートされています。
特に注目すべきは、優先度に基づいたキャッシュの追い出し制御機能です。この機能により、重要なデータが優先してキャッシュに保持されるため、キャッシュの有効利用率を上げることが可能になります。また、キャッシュイベントAPIを用いて、リクエストを最適にルーティングすることで、リソースの利用効率や処理の速度をさらに向上させることができます。
これらの最新技術は、AIアプリケーションのデプロイにおいて、計算資源のより効率的な使用を可能にし、速度とコストの両面で大きな改善をもたらします。詳細はNVIDIAのブログで読むことができます。
出典 : NVIDIA Enhances TensorRT-LLM with KV Cache Optimization Features https://blockchain.news/news/nvidia-enhances-tensorrt-llm-kv-cache-optimization
