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Optimisation de la latence d'inférence des LLM avec le déchargement du cache KV et l'intégration Redis

Alors que les grands modèles de langage (LLM) deviennent de plus en plus essentiels aux applications de production, le goulot d'étranglement de la latence d'inférence s'est déplacé de l'entraînement du modèle vers l'efficacité du déploiement. Bien que les GPU modernes comme le H100 offrent un débit massif, la bande passante mémoire reste une contrainte critique. Chaque jeton généré nécessite la lecture de la fenêtre de contexte entière...

Jul 29, 2026

Mise à l'échelle du service des LLM : Techniques pour l'inférence distribuée multi-nœuds et le parallélisme de modèle

Alors que les grands modèles de langage (LLM) continuent de croître en taille et en capacité, les exigences matérielles pour leur service sont devenues un goulot d'étranglement majeur. Passer de l'entraînement à l'inférence n'est pas une tâche anodine ; si l'entraînement nécessite une puissance de calcul massive, le service exige une faible latence, un haut débit et une utilisation efficace des ressources.

Jul 27, 2026

Benchmarking des configurations de serveurs GPU pour l'inférence LLM à haut débit

Déployer des modèles de langage larges (LLM) à grande échelle dépend moins de l'architecture du modèle que de l'infrastructure sous-jacente. À mesure que les organisations passent du concept de preuve de concept à la production, le goulot d'étranglement se déplace de la taille du modèle vers le débit et la latence. Un serveur configuré pour l'entraînement est rarement...

Jul 23, 2026