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基于 IOWN APN 的 KV 缓存共享:构建可持续的高性能全国分布式人工智能用于 LLM 推理.pdf

上传人: 明**** 编号:1011513 2025-12-21 22页 2.28MB

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根据报告的内容,全文主要内容概括如下: 1. **绿色路由与缓存共享**:通过绿色路由(考虑CO₂、负载和KV缓存状态)来优化数据中心的请求分配,并通过在数据中心之间共享大量的KV缓存来补偿性能损失。 2. **KV Cache的重要性**:KV Cache是推理过程中产生的中间状态,重用这些缓存可以显著加速推理并减少总计算量。 3. **CacheBlend技术**:CacheBlend技术绕过KV缓存的严格前缀匹配约束,实现灵活的重用,降低计算成本同时保持准确性。 4. **APN与GDST**:通过IOWN APN和NVIDIA的GPU Direct Storage (GDS)实现KV缓存的低延迟、高带宽传输。 5. **性能提升**:实验结果表明,与基线相比,该架构在200公里处实现了约1.4倍的吞吐量提升,能源效率提高了2.4倍。 6. **未来工作**:开发绿色路由算法,在物理网络上验证系统,并寻求合作伙伴共同推进绿色、高性能的分布式AI基础设施。
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