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

Proses mendapatkan kembali cache KV cukup menantang. Hal ini memerlukan keputusan strategis tentang retensi memori, prioritas penghapusan, dan waktu munculnya perintah baru. Serangkaian fitur dalam alat pengoptimalan LLM tertentu bertujuan untuk mengatasi masalah ini, memberikan pengembang kemampuan untuk menggunakan kembali perintah sistem secara real time. Hal ini sangat berguna untuk chatbot perusahaan dengan lalu lintas pengguna yang tinggi. Pendekatan ini meningkatkan kecepatan inferensi untuk aplikasi semacam itu sebanyak 5 kali lipat.

Selain itu, fleksibilitas dalam menentukan ukuran blok cache KV penting untuk mengoptimalkan kinerja. Dengan memungkinkan pengembang menyesuaikan ukuran blok memori, alat ini meningkatkan efisiensi penggunaan memori, meningkatkan tingkat penggunaan kembali, dan dapat mempercepat hingga 7% di lingkungan multi-pengguna pada GPU tertentu. Kontrol terperinci atas cache KV ini sangat menguntungkan saat memproses urutan input dengan panjang yang bervariasi.

Terakhir, pengenalan algoritma penggusuran cerdas membantu mengelola kompleksitas yang ditimbulkan dengan membagi cache KV menjadi blok-blok yang lebih kecil. Algoritme ini memprioritaskan penghapusan node dependen, sehingga menjaga efisiensi manajemen memori dan mengurangi kebutuhan penghitungan ulang. Pendekatan ini memungkinkan sistem memproses permintaan pengguna baru dengan lebih cepat, sehingga semakin meningkatkan pengalaman pengguna.

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