O recurso de cache distribuído do LMCache pode otimizar efetivamente o consumo de recursos em ambientes com várias GPUs, com cenários operacionais específicos:
- Iniciando o servidor cacheExecução em cada nó
python3 -m lmcache_server.servercomando - Configuração do armazenamento compartilhadoMemória da GPU, memória da CPU ou disco podem ser selecionados como o meio de armazenamento de cache compartilhado
- nó de conexãoModifique a configuração do vLLM de modo que ele se conecte ao servidor LMCache, cf. Figura 3.1.1.
disagg_vllm_launcher.shexemplo típico - recurso de monitoramento: Configurações
LMCACHE_MAX_LOCAL_CPU_SIZELimitar o uso da memória com parâmetros como
Essa abordagem é particularmente adequada para implementações em contêineres de grande escala de inferência de IA de nível empresarial e reduz significativamente a sobrecarga de transferência de dados em várias GPUs.
Essa resposta foi extraída do artigoLMCache: uma ferramenta de otimização de cache de valores-chave para acelerar o raciocínio em grandes modelos de linguagemO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar o consumo de recursos para raciocínio de modelos grandes em ambientes com várias GPUs?
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