LLM-Inferenz skalieren: KV-Cache-Optimierung für GPU-Flotten
Warum es zählt
Disaggregierte Prefill-/Decode-Architekturen und Tiered-Storage-Ansätze können GPU-Kosten und Tail-Latenz in LLM-Inferenz-Stacks erheblich senken — relevant für alle, die Modelle im eigenen Fleet betreiben.
— Lumeric Redaktion
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