Kemajuan terkini dalam teknologi pemodelan bahasa telah menyoroti pentingnya manajemen cache kunci-nilai (KV) yang efisien. Memindahkan cache KV ke memori CPU telah meningkatkan waktu respons secara signifikan, dengan kinerja hingga 14x lebih cepat pada GPU tertentu. Teknik ini khususnya berguna untuk model bahasa besar (LLM) yang digunakan dalam tugas-tugas seperti menjawab pertanyaan dan pembuatan kode, yang memerlukan konversi perintah pengguna menjadi token yang diikuti oleh transformasi vektor padat.

Proses penggunaan kembali cache KV menantang karena memerlukan keputusan strategis tentang retensi memori, prioritas pengusiran, dan pengaturan waktu perintah baru. Seperangkat alat pengoptimalan LLM khusus bertujuan untuk mengatasi masalah ini, memberi pengembang kemampuan untuk menggunakan kembali perintah sistem secara real time, yang sangat berguna untuk chatbot perusahaan dengan lalu lintas pengguna yang tinggi. Pendekatan ini meningkatkan kecepatan inferensi hingga 5x untuk aplikasi semacam itu.

Selain itu, fleksibilitas dalam menentukan ukuran blok cache KV penting untuk mengoptimalkan kinerja. Dengan memungkinkan pengembang untuk menyesuaikan ukuran blok memori, alat ini memungkinkan penggunaan memori yang lebih efisien dan penggunaan ulang yang lebih tinggi, yang menghasilkan peningkatan kecepatan hingga 7% dalam lingkungan multi-pengguna pada GPU tertentu. Kontrol yang sangat teliti atas cache KV ini sangat menguntungkan saat memproses urutan input dengan panjang yang bervariasi.

Terakhir, pengenalan algoritma eviction cerdas membantu mengelola kompleksitas yang disebabkan oleh pemisahan cache KV menjadi blok-blok yang lebih kecil. Algoritma ini memprioritaskan eviction node dependen, sehingga mempertahankan manajemen memori yang efisien dan mengurangi kebutuhan untuk perhitungan ulang. Pendekatan ini memungkinkan sistem untuk memproses perintah pengguna baru dengan lebih cepat, yang selanjutnya meningkatkan pengalaman pengguna.

Pengembang yang tertarik memanfaatkan fitur penggunaan kembali cache KV yang canggih ini dapat menemukan informasi dan dokumentasi selengkapnya di GitHub dan mempelajari cara mengintegrasikan pengoptimalan ini ke dalam aplikasi LLM mereka untuk meningkatkan kinerja dan throughput.