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HiCache Across Multi-Parallelism and Distributed Serving
LMSYS · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- HiCache extends KV cache reuse to host memory and external storage while maintaining consistency across context parallelism, pipeline parallelism, speculative decoding, and prefill-decode disaggregation.
- Warum es zählt
- Engineers deploying large language models with long-context agentic workloads where repeated request prefixes create cache reuse opportunities across distributed serving infrastructure.
- Achtung
- Per-layer KV gathering adds overhead; CP sharding optimization is ongoing. Consistency across pipeline stages requires careful synchronization of asynchronous transfers to avoid tensor shape mismatches.
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- serving
Die Patterns dahinter
- Speculative & Parallel Tool Execution
- Distributed Memory Architectures
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
Jedes zeigt, wie die Technik arbeitet, wann sie ihren Aufwand wert ist und wo sie scheitert.
The Agent Architect
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