阿里与上交大提出 LLM 长文本计算新解法：可处理文本长达 1900k 字节、效率提升 2.4 倍

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【原文作者】 AI科技评论
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阿里与上交大提出 LLM 长文本计算新解法：可处理文本长达 1900k 字节、效率提升 2.4 倍

【关键词】 LLM、Infinite-LLM、DistKV-LLM、长上下文处理
【文章摘要】

在这篇文章中，作者介绍了上海交通大学与阿里研究团队合作提出的DistAttention和DistKV-LLM技术，这两项技术结合起来解决了大规模语言模型服务在长上下文处理中的难题。
DistAttention是一种新型注意力算法，将KV缓存划分为rBlocks，以优化分布式数据中心中的GPU和CPU内存资源。
而DistKV-LLM是一个与DistAttention无缝集成的分布式LLM服务引擎，能够智慧地管理和优化分布式GPU和CPU之间的KV缓存使用。
这两项技术的结合为云端自然语言处理带来了新的变革。

在实验测评中，DistAttention与DistKV-LLM在资源管理方面表现出卓越的性能，成功实现了显著的端到端性能飞跃，并且在处理更长上下文信息方面表现出色。这些技术的应用有望为云端自然语言处理带来全新的突破与变革。

总的来说，这篇文章介绍了DistAttention与DistKV-LLM技术的原理、应用和实验结果，展示了它们在解决资源调度和优化方面的重要性和有效性。