Core Concepts
분산 LLM 서빙의 과제와 DéjàVu의 효율적이고 신속한 해결책 소개
Abstract
대규모 LLM 서빙의 과제: 프롬프트 및 토큰 처리의 시간 차이, GPU 메모리 과다할당, 장애 복구 속도
DéjàVu 솔루션: 프롬프트-토큰 분리, GPU 메모리 관리를 위한 마이크로배치 스왑, 상태 복제 및 빠른 복구 메커니즘
성능 평가: DéjàVu는 FasterTransformer 대비 LLM 서빙 처리량을 최대 2배 향상시킴
Stats
"D´ej`aVu는 FasterTransformer 대비 LLM 서빙 처리량을 최대 2배 향상시킴."
"DéjàVu는 장애 시 처리량을 1.24배로 줄임."
"마이크로배치 스왑을 통해 처리량을 최대 1.8배 향상시킴."
Quotes
"DéjàVu는 프롬프트-토큰 분리, GPU 메모리 스왑, 상태 복제를 통해 과제를 해결합니다."
"마이크로배치 스왑은 GPU 메모리 요구량을 줄이고 처리량을 높입니다."