提升LLM效率:探索生产系统中前缀缓存infrastructure#llm📝 Blog|分析: 2026年2月25日 04:17•发布: 2026年2月25日 04:07•1分で読める•r/mlops分析这是一个关于优化大型语言模型 (LLM) 推理的引人入胜的探索!从数据库工程中汲取灵感,将前缀缓存作为数据移动挑战的潜在解决方案进行探索,有望带来LLM性能的令人兴奋的改进。将LMCache作为实际例子使用也特别值得关注。要点•这篇文章深入研究了前缀缓存优化LLM推理的潜力。•它强调了LLM预填充和数据库缓冲池重建过程之间的相似之处。•作者使用LMCache作为具体的例子来说明他们的发现。引用 / 来源查看原文"LLM推理昂贵的一个主要因素是存储和数据移动问题,我认为数据库工程师在几十年前就已经解决了这个问题。"Rr/mlops2026年2月25日 04:07* 根据版权法第32条进行合法引用。较旧Seedance 2.0 Ushers in a New Era of AI Video Creation!较新Koah Secures $20.5M to Revolutionize AI Chatbot Monetization相关分析infrastructure在 Vertex AI 上发现 Gemini 3.1 Flash 镜像:激动人心的生成式人工智能更新!2026年2月25日 05:47infrastructure加速Claude Code:使用Docker安全释放YOLO模式!2026年2月25日 05:45infrastructure中国AI芯片飞跃:目标2026年实现训练能力突破2026年2月25日 05:01来源: r/mlops