LMCache的分布式架构支持跨多GPU设备或容器化环境的缓存共享，这项特性使其特别适合企业级的大规模AI推理部署。系统支持将缓存数据分散存储在多种介质上，包括GPU高速显存（适合热数据）、CPU DRAM（平衡速度与容量）、持久化磁盘存储（用于冷数据）以及Redis集群（支持分布式访问）。通过智能的数据分片和传输机制，不同计算节点可以高效共享已缓存的键值对，避免了重复计算。官方提供的disagg_vllm_launcher.sh脚本展示了如何配置分布式环境，这种方式可显著降低集群部署时的GPU内存占用。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLMCache: Ein Key-Value-Cache-Optimierungswerkzeug zur Beschleunigung von Schlussfolgerungen auf großen SprachmodellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " LMCache具备跨设备分布式缓存能力
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