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共享内存IPC缓存：加速LLM推理系统中的数据传输
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原文英文，约1300词，阅读约需5分钟。
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内容提要
Cohere为vLLM项目引入共享内存IPC缓存机制，显著提高了大规模LLM推理效率。首次请求的预填吞吐量提升11.5%，缓存请求提升69.9%。该机制特别适合处理大型多模态输入，增强了系统的可扩展性和性能。
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关键要点
- Cohere为vLLM项目引入共享内存IPC缓存机制，显著提高了大规模LLM推理效率。
- 首次请求的预填吞吐量提升11.5%，缓存请求提升69.9%。
- 该机制特别适合处理大型多模态输入，增强了系统的可扩展性和性能。
- 共享内存IPC缓存通过减少进程间冗余数据传输，降低了数据传输开销。
- 传统的IPC缓存依赖严格的输入顺序，限制了其应用。
- 共享内存对象存储允许一个写入实例和多个读取实例高效共享同一内存缓冲区。
- 共享内存IPC缓存消除了对输入顺序的假设，允许进程以任意顺序消费输入。
- 在vLLM中，实施共享内存IPC缓存后，首次请求的平均TTFT减少了10.5%。
- 缓存请求的平均TTFT减少了40.5%，显示出减少IPC开销的显著效果。
- 共享内存IPC缓存可以加速LLM系统中的数据移动，特别适用于大型多模态输入或多个并发GPU工作者的工作负载。
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