LMCache's verteiltes Caching-Feature kann den Ressourcenverbrauch in Multi-GPU-Umgebungen mit spezifischen Betriebsszenarien effektiv optimieren:
- Starten des Cache-Servers: Ausführung auf jedem Knoten
python3 -m lmcache_server.serverBefehl - Gemeinsamen Speicher konfigurierenGPU-Speicher, CPU-Speicher oder Festplatte können als gemeinsames Cache-Speichermedium ausgewählt werden
- AnschlussknotenvLLM: Ändern Sie die vLLM-Konfiguration so, dass sie sich mit dem LMCache-Server verbindet, vgl.
disagg_vllm_launcher.shtypisches Beispiel - Überwachungsressource: Einstellungen
LMCACHE_MAX_LOCAL_CPU_SIZEBegrenzen Sie die Speichernutzung mit Parametern wie
Dieser Ansatz eignet sich besonders gut für groß angelegte Container-Implementierungen von KI-Inferenzen auf Unternehmensebene und reduziert den Overhead bei der Datenübertragung über mehrere GPUs hinweg erheblich.
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 " Wie lässt sich der Ressourcenverbrauch für die Berechnung großer Modelle in Multi-GPU-Umgebungen optimieren?
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