PliopsとvLLMが提携し、コスト削減とAIワークロードの拡張が可能になる新たなソリューションを開発しました。
これはAIパフォーマンスとスケーラビリティを高めるためのもので、特に大規模言語モデル（LLM）の推論処理を効率的に行えます。
また、PliopsのXDP LightningAIは、データセンターにおけるコスト効率を飛躍的に改善し、各種資源の消費を大幅に削減します。
大規模言語モデルは、生成時に顕著な計算コストがかかりますが、KVキャッシングによって過去の計算結果を保持し、再利用することで効率とスループットを改善します。
しかし、キャッシュの管理は新たな課題も生み出します。長大な生成作業や大量のバッチ処理を行う際には、従来のメモリーだけでは対応できなくなる可能性があります。
この問題をPliopsの技術は解決し、優れたスケーラビリティとコストパフォーマンスを実現することに成功しました。
今後の展開では、より高度なプロンプトキャッシングや、スケーラブルなKVキャッシュのオフロード、効率的なルーティング戦略への進化が予定されています。
これにより、組織はAIを活用した洞察を最大限に引き出し、急速に進化する技術環境において競争優位を保つことができるでしょう。
出典 : Pliops and vLLM: Smarter KV Caching for LLM Inference https://www.storagereview.com/news/pliops-and-vllm-smarter-kv-caching-for-llm-inference
