PRESERVE: Prefetching Model Weights and KV-Cache in Distributed LLM Serving

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内容提要

本研究提出了PRESERVE框架,旨在解决大语言模型推理中的内存带宽瓶颈和设备间通信开销问题。通过优化内存读取和集体通信,该框架在商业AI加速器上实现了最高1.6倍的加速,显著提高了性能和成本效率。

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