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推理成本：前缀感知路由如何消除大规模LLM的隐性费用
内容提要
推理需求快速增长，预计到2030年将占全球AI计算的主要部分。许多团队未能有效利用计算资源，导致重复计算浪费。DigitalOcean通过前缀感知路由和缓存技术优化推理性能，提高缓存命中率，降低计算成本，并将在Serverless Inference中推广，帮助用户节省计算资源。
关键要点
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推理需求快速增长，预计到2030年将占全球AI计算的主要部分。
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许多团队未能有效利用计算资源，导致重复计算浪费。
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DigitalOcean通过前缀感知路由和缓存技术优化推理性能，提高缓存命中率，降低计算成本。
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推理现在大约占总AI计算成本的70%，其中大部分是可避免的。
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前填充阶段的计算效率低下，随着输入长度的增加，计算成本呈平方关系增长。
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DigitalOcean的推理网关利用前缀感知进行智能路由，提高缓存命中率。
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在共享前缀的工作负载中，缓存命中率从约25%提高到75%以上。
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通过前缀缓存和路由优化，能够显著减少计算成本，最高可达每个请求降低4倍的有效计算成本。
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DigitalOcean与Inferact的合作旨在通过优化引擎和基础设施层来提升推理性能。
延伸问答
推理需求增长的原因是什么？
推理需求增长主要是因为AI计算的广泛应用，预计到2030年将占全球AI计算的主要部分。
DigitalOcean如何优化推理性能？
DigitalOcean通过前缀感知路由和缓存技术来优化推理性能，提高缓存命中率并降低计算成本。
前缀感知路由的优势是什么？
前缀感知路由可以显著提高缓存命中率，从约25%提升到75%以上，减少重复计算，降低计算成本。
推理计算成本的主要组成部分是什么？
推理计算成本的主要组成部分是重复计算，推理现在大约占总AI计算成本的70%，其中大部分是可避免的。
如何通过前缀缓存减少计算成本？
通过前缀缓存，系统可以重用已经计算的状态，避免重复的预填充计算，从而显著降低每个请求的有效计算成本。
DigitalOcean与Inferact的合作目标是什么？
DigitalOcean与Inferact的合作旨在通过优化引擎和基础设施层来提升推理性能，提供更高效的推理服务。
