Suy luận hệ thống / NAVIN RESEARCH
KV Cache Planning for LLM Inference
Estimate memory from context, concurrency, model architecture, precision, and reuse before promising capacity.
Estimate memory from context, concurrency, model architecture, precision, and reuse before promising capacity.
Tóm tắt: Weights are only part of serving memory. The key-value cache grows with active sequence length and concurrent requests, so long contexts can sharply reduce capacity. Measure with the exact runtime and scheduling policy rather than relying on a simple model-size estimate.
Các bước triển khai
- Define input and output length distributions.
- Measure per-request cache use for the selected model and precision.
- Reserve memory for weights, runtime workspace, fragmentation, and safety margin.
- Test prefix reuse, paging, or eviction behavior if supported.
Danh sách kiểm tra
- Load-test mixed short and long requests.
- Observe rejection, preemption, and tail latency.
- Verify isolation when cache reuse spans requests.
Sai lầm thường gặp
- Sizing only for model weights.
- Advertising maximum context at maximum concurrency.
- Ignoring memory fragmentation and runtime overhead.
Quyết định thực tế
Hãy triển khai thiết kế nhỏ nhất vượt qua các bước kiểm tra ở trên. Ghi lại phiên bản mô hình, prompt, công cụ, dữ liệu và runtime đã dùng để kiểm thử để những thay đổi sau này có thể được so sánh thay vì phỏng đoán. Kiểm tra lại tài liệu được liên kết trước khi dựa vào giới hạn, tên mô hình, giá hoặc tính năng thử nghiệm của nhà cung cấp.
