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什么是KVCache KVCache（Key-Value Cache）是用于加速大型语言模型（如Transformer模型）推理过程的技术，KVCache通过缓存Attention机制中的Key和Value矩阵（K和V），以避免在生成新Token时重复计算历史序列的中间结果，减少冗余计算，从而显著提升了推理效率。
1 Host: bucket.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com Authorization: OBS H4IPJX0TQTHTHEBQQCEC:sc2PM13Wlfcoc/YZLK0MwsI2Zpo= Date: Thu, 27 Aug 2020 12:38:10
因此，AI服务器能够同时处理的请求数量受限于显存容量。 综上所述，Transformer模型推理中存在严重的AI内存墙问题。为解决这一问题，EMS通过以存代算技术加速AI推理。 以存代算原理 在Transformer模型的推理过程中，由于AI服务器的显存容量限制，现有的推理系统无法在AI服务器的显存中持
弹性内存存储（Elastic Memory Service，EMS）是一种以DRAM内存为主要存储介质的云基础设施服务，为LLM推理提供缓存和推理加速。EMS实现AI服务器的分布式内存池化管理，将LLM推理场景下多轮对话及公共前缀等历史KVCache缓存到EMS内存存储中，通过以存代算，
半托管融合部署，降低成本 EMS数据面部署在AI服务器上，采用融合部署，统一纳管AI服务器上空闲的DRAM内存资源，复用DRAM内存资源，提供推理加速服务，降低推理KVCache存储成本。 分级缓存，提升推理吞吐，优化推理时延 EMS通过构建“显存-内存-存储”三级缓存体系，实现历史KV
生预测并输出内容的时间过高，严重影响用户体验，尤其是和智能助手进行多轮对话时。 解决方案 针对AI推理场景面临的痛点问题，华为云通过EMS加速推理业务，提升推理业务吞吐，降低推理时延，降低推理资源部署成本。LLM在线推理场景示意图如图1所示。 由于AI服务器内存墙瓶颈，EMS利用
EMS基本概念 KVCache KVCache（Key-Value Cache）是用于加速大型语言模型（如Transformer模型）推理过程的技术，KVCache通过缓存Attention机制中的Key和Value矩阵（K和V），以避免在生成新token时重复计算历史序列的中间
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