TraCT: CXL共有メモリKVキャッシュによる大規模言語モデル (LLM) サービングの効率化

ArXivの論文「TraCT」は、CXL共有メモリを使用して、ラックレベルでLLMサービングを非集約化し、最適化する革新的な方法を探求しています。この研究は、大規模言語モデルの展開に内在するスケーラビリティとコストの課題に対応する可能性があります。

• •ラック規模のKVキャッシュにCXL共有メモリを活用。
• •LLMサービングの効率向上を目指す。
• •LLM展開におけるスケーラビリティとコストの問題に対処。