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Pie: Pooling CPU Memory for Large-Scale Language Model Inference
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为Pie的新框架，旨在解决大规模语言模型推理中的CPU和GPU内存交换导致的高延迟和低吞吐量问题。通过智能内存访问和自适应扩展，Pie优化了内存使用，显著提高了性能，实验结果显示其吞吐量优于现有方案。
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关键要点
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本研究提出了一种名为Pie的新框架，旨在解决大规模语言模型推理中的CPU和GPU内存交换导致的高延迟和低吞吐量问题。
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Pie通过智能的内存访问模式和自适应扩展机制，实现数据的高效平均分配和内存使用优化。
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实验结果显示，Pie在吞吐量上优于现有方案vLLM和FlexGen，并且具有更低的延迟。
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Pie的设计不影响前台计算，显著提升了整体性能。
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