PyTorch回顾LLM推理栈优化实践
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PyTorch回顾LLM推理栈优化实践
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AI 综述
PyTorch 官方回顾了由 PyTorchKR 与 XCENA 联合主办的 KVCache Meetup Korea，相关演讲聚焦大模型服务架构在不同阶段的性能权衡。 来自 XCENA、SK hynix、FuriosaAI 和 LMCache 的演讲者介绍了基于 Maru 的 CXL 内存池化、面向 prefill 与 decode 阶段的 GPU 算力及 HBM 带宽 roofline 分析，以及 RNGD 上的批调度实践。
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最新进展11月3日 18:00
KVCache Meetup Korea 深挖 LLM 推理栈：CXL 内存池化与批调度实践报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- AGI HuntKVCache Meetup Korea 深挖 LLM 推理栈：CXL 内存池化与批调度实践
PyTorch 官方回顾 KVCache Meetup Korea，聚焦 LLM serving 的架构权衡，覆盖基于 Maru 的 CXL 内存池化、prefill 与 decode 阶段 GPU 算力及 HBM 带宽 roofline 分析，以及 RNGD 上的批调度。
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