En el ambito de la inferencia de modelos LLM vAttention supone una evolucion respecto a sistemas tradicionales como GMLake y PagedAttention. A diferencia de soluciones rigidas que asignan bloques de memoria estaticos vAttention implementa un sistema de cache KV dinamico que ajusta su capacidad en funcion del contexto y la carga de trabajo optimizando los tiempos de respuesta y reduciendo el consumo de recursos. Ademas su esquema de planificacion adaptativa garantiza que las operaciones de lectura y escritura en cache se ejecuten en paralelo minimizando cuellos de botella.
Este enfoque innovador contribuye a mejorar la eficiencia de tareas complejas de inferencia de lenguaje natural y establece un nuevo punto de referencia en gestion de memoria para LLMs
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