LMCacheは主に、ラージ言語モデル（LLM）の中間計算結果であるKVキャッシュ（Key-Value Cache）をキャッシュして再利用することで、推論効率を向上させる。LMCacheは以下の主要技術を使用している：
- キー・バリュー・キャッシュの再利用モデル計算によって生成されたキーと値のペアを保存し、同じテキスト入力や部分的に重複するテキスト入力に遭遇したときに直接再利用することで、計算の繰り返しを避けることができます。
- マルチストレージ・バックエンドのサポートGPUグラフィックス、CPUメモリ、ディスク、Redisなどのストレージメディアを柔軟に使用し、ハードウェアリソースに基づいてキャッシングポリシーを自動的に最適化します。
- 分散キャッシュ・アーキテクチャ複数のGPUやコンテナ環境での共有キャッシングをサポートし、特にエンタープライズレベルの大規模展開シナリオに適しています。
テストでは、vLLMのような推論エンジンと統合した場合、LMCacheは3〜10倍のレイテンシ最適化を達成できることが示されており、これは長いコンテキストや複数ラウンドの会話などのシナリオで特に効果的である。
この答えは記事から得たものである。LMCache：大規模言語モデルの推論を高速化するキーバリューキャッシュ最適化ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " LMCacheは大規模な言語モデルの推論の効率をどのように大幅に改善するのか？
日本語 
简体中文 
English 
Deutsch 
Português do Brasil