LMCacheの分散キャッシング機能は、特定の運用シナリオを持つマルチGPU環境において、リソース消費を効果的に最適化することができます：
- キャッシュ・サーバーの起動各ノードで実行
python3 -m lmcache_server.server命令 - 共有ストレージの設定共有キャッシュ記憶媒体として、GPUメモリ、CPUメモリ、ディスクを選択できます。
- 接続ノードLMCacheサーバーに接続するようにvLLMの設定を変更する。
disagg_vllm_launcher.sh典型例 - モニタリングリソース設定
LMCACHE_MAX_LOCAL_CPU_SIZEなどのパラメータでメモリ使用量を制限する。
このアプローチは、エンタープライズグレードのAI推論の大規模なコンテナ展開に特に適しており、複数のGPUにまたがるデータ転送のオーバーヘッドを大幅に削減します。
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 " マルチGPU環境における大規模モデル推論のリソース消費を最適化するには？
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