降低大模型推理87%时延！华为云论文入选顶会USENIX ATC‘24
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内容提要
华为云EMS团队的论文《Cost-Efficient Large Language Model Serving for Multi-turn Conversations with CachedAttention》被USENIX ATC 2024收录。该论文提出了全球首个面向大模型推理的多级KV Cache缓存系统，通过CachedAttention降低了大模型推理的87%时延。华为云发布了EMS弹性内存存储服务，实现了“显存扩展”、“算力卸载”、“以存代算”等功能，构建AI Native的基础设施。
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Q&A
华为云的论文在USENIX ATC 2024上有什么重要贡献？
华为云的论文提出了全球首个面向大模型推理的多级KV Cache缓存系统，称作AttentionStore，降低了87%的首Token时延。
CachedAttention是如何提高多轮对话的推理性能的？
CachedAttention通过重用KV Cache来减少重复计算开销，从而显著提升推理性能。
USENIX ATC会议的录用率是多少？
2024年USENIX ATC会议的录用率为15.8%。
华为云的EMS弹性内存存储服务有哪些功能？
EMS弹性内存存储服务具备显存扩展、算力卸载和以存代算等功能。
CachedAttention的实验结果如何？
实验结果表明，CachedAttention降低了87%的首Token时延，提升了7.8倍的吞吐量。
华为云的AI-Native智算存储解决方案包含哪些组件？
该解决方案包含EMS弹性内存存储、SFS Turbo弹性文件存储和OBS对象存储。
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