LLM-Infrastruktur

Forscher von Moonshot AI und der Tsinghua-Universität haben eine neue Infrastrukturarchitektur namens PrfaaS vorgestellt, die den Betrieb großer Sprachmodelle über mehrere Rechenzentren hinweg effizienter gestalten soll. Im Mittelpunkt steht eine überarbeitete Verwaltung des sogenannten KV-Cache – eines zentralen Bestandteils moderner LLM-Inferenz. Der Ansatz adressiert ein konkretes wirtschaftliches Problem: die hohen und schwer kalkulierbaren Kosten beim Betrieb von Large Language Models im Unternehmensmaßstab.

NVIDIA hat mit KVPress ein Open-Source-Framework veröffentlicht, das den Speicherbedarf bei der Inferenz von Large Language Models deutlich reduziert. Im Mittelpunkt steht die Komprimierung des sogenannten KV-Cache – eines zentralen Engpasses beim Betrieb von LLMs mit langen Kontextfenstern in Unternehmensumgebungen.