海外访问：www.kdjingpai.com

Ctrl + D 收藏本站

当前位置：首页 » AI答疑

如何优化多GPU环境下大模型推理的资源消耗？

2025-08-19

194

LMCache 的分布式缓存功能可有效优化多GPU环境下的资源消耗，具体操作方案：

启动缓存服务器：在每个节点上运行python3 -m lmcache_server.server命令
配置共享存储：可选择GPU显存、CPU内存或磁盘作为共享缓存存储介质
连接节点：修改vLLM配置使其连接到LMCache服务器，参考disagg_vllm_launcher.sh示例
监控资源：设置LMCACHE_MAX_LOCAL_CPU_SIZE等参数限制内存使用

这种方法特别适合企业级AI推理的大规模容器化部署，能显著降低多GPU间的数据传输开销。

本答案来源于文章《LMCache：加速大语言模型推理的键值缓存优化工具》

相关文章

未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何优化多GPU环境下大模型推理的资源消耗？

相关推荐