Tsinghua + o lado obscuro do mês dividir esta pré-preenchimento, o cache KV pode suportar a rede Ethereum, a melhoria de 54% na taxa de transferência é realmente impressionante, a estrutura de custos para inferência de contexto longo vai mudar completamente

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MeNews
Face oculta da lua e nova tese da Tsinghua: pré-preenchimento de LLM pode atravessar centros de dados, throughput do modelo de 1T aumenta 54%
ME News relata que a face obscura da lua e a Tsinghua apresentaram no arXiv o Prefill-as-a-Service, que executa a fase de pré-preenchimento de inferência de grandes modelos entre centros de dados. Através de um modelo de atenção híbrido, reduz significativamente a taxa de transferência do cache KV, permitindo que o cache seja transmitido por Ethernet e retornado para a decodificação no cluster local. A arquitetura PrfaaS monta um cluster de pré-preenchimento independente, roteando apenas solicitações de contexto longo não atendidas, enquanto solicitações curtas permanecem no PD local; além disso, introduz roteamento por limite de comprimento e agendamento sensível à largura de banda. Testes com um modelo híbrido de 1T parâmetros mostraram um aumento de 54% na taxa de transferência em relação ao PD de mesma estrutura e 32% em relação a uma abordagem heterogênea simples.
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