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メモリ最適化(MO)
キャッシング、圧縮、ガベージコレクションといった戦略を通じて、メモリ使用量を効率的に管理する。
複雑さ: highリソースを考慮した最適化
30秒でわかる概要
- 概要
- 頻繁に使うデータをキャッシュし、保存された値を圧縮し、実行中に未使用の割り当てを解放することでメモリ使用量を削減します。
- 使いどころ
- 大規模なデータセットやモデルを扱うシステムで、利用可能なRAMがワーキングセットのサイズを大きく下回る場合。
- 注意点
- 圧縮や退避が過度だと、負荷時にキャッシュミス率が急上昇し、レイテンシが予測不能に悪化することがあります。
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メモリ最適化: 概要
キャッシング、圧縮、ガベージコレクションといった戦略を通じて、メモリ使用量を効率的に管理する。
- Memory pool management
- Intelligent caching
- Compression algorithms
- Garbage collection tuning
- Memory-mapped files
- Stream processing
The Agent Architect
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参考文献
このパターンの根拠となる論文、仕様、リポジトリです。
- vLLM: Efficient Memory Management for LLM Serving with PagedAttention (2023)
- QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs (2023)arXiv:2305.14314
- ZeRO: Memory Optimizations Toward Training Trillion-Parameter Models (2019)arXiv:1910.02054
- FlashAttention-2: Faster Attention with Better Memory Utilization (2023)
このカタログを作ったエンジニアが担当
エージェント構成をレビューします
このページが扱うのは1つのパターンです。実際のシステムは数十を組み合わせて動き、障害の多くはその繋ぎ目で起きます。カタログの288パターンに照らして設計全体をレビューします。アーキテクチャ、信頼性、評価、コストまで、指摘ごとに対応するパターンを示します。
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