- LLM（Large Language Models）はAI業界で注目され、チャット、プログラミング、検索などのさまざまなアプリケーションを革新している。
- 単一の175B LLMは推論に8つのA100（80GB）GPUを要求し、これらのモデルの計算要件が大きな課題となっている。
- 既存の方法論は、特に空間分割によるリソース利用の改善が必要であり、効率的な提供戦略が求められている。
- 研究者らはMuxServeを提案し、柔軟な空間-時間多重化アプローチを導入し、複数のLLMの提供課題に取り組んでいる。
- MuxServeはCUDA MPSを使用したGPU SMのパーティショニングにより、既存のシステムよりも高いスループットを実現している。
この研究では、MuxServeが効率的な多重LLM提供の重要な進歩を示している。柔軟な空間-時間多重化を導入することで、複数のLLMを効果的に提供する課題に対処している。MuxServeの能力は、異なる人気レベルを持つLLMを効率的に共存させ、リソースを多重化し、全体のシステム利用を向上させることを示している。