LMCache

KDNとしてのLMCacheは,単なるレスポンスキャッシュではない.意味的な類似性を捉えた生成結果の検索・再利用機能を備えており,入力文字列の一致だけでなく,意味的に近い問合・応答ペアを高速にマッチングし,必要最小限の再生成で高品質な応答を返すことができる.この仕組みにより,LLMの推論レイテンシ[TTFT]を数分の一に短縮するケースもある.

LMCacheは,LLMのサービングエンジンに直接統合できるキャッシュ拡張モジュールとして設計されており,生成中間データであるKV[Key-Value]キャッシュをGPU,CPU DRAM,ローカルディスク,さらには共有ストレージ上に分散保存できる構成を持つ.これにより,一度生成されたコンテキストの中間状態[KV]を,他のリクエストやサービングエンジンでも再利用できるため,特に長いコンテキストを含む推論時の高速化とスループットの向上に直結する.

さらに,LMCacheはストリーミング出力に最適化されたキャッシュ戦略を採用しており,トークン単位での逐次キャッシュ・応答が可能である.応答テンプレートは必要に応じて動的に圧縮・解凍される構造となっており,応答の部分一致にも対応する.これにより,セミ・ヒューマン・イン・ザ・ループ的なキャッシュ運用[例：部分的に生成しつつ再利用]も可能となっている.

LMCacheのアーキテクチャは,モデル非依存かつクロスプラットフォーム対応を志向しており,GPT-4,Claude,Mistral,Gemmaなどの異なるモデル間でも,出力の意味的共通性を利用してキャッシュの再利用が可能な設計となっている.これにより,バックエンドLLMの変更やマルチベンダー環境でも安定した高速応答が保証される.

現在,LMCacheはRustやPythonによるSDK,Redisなどの永続キャッシュストレージ連携,gRPC/REST API対応など,多様な実装支援を備えており,オンプレミスからクラウド環境,あるいはハイブリッドなKubernetesベースのデプロイにも柔軟に適応可能である.

ユースケースは多岐にわたり,カスタマーサポート,チャットボット,FAQ生成,検索応答,教育コンテンツ配信など,リアルタイム性とコスト効率が求められるあらゆるLLM応用領域で活用されている.今後は,RAG[Retrieval-Augmented Generation]との統合や,ユーザーのプロファイルや文脈に応じたキャッシュ最適化[Context-Aware Caching]といったさらなる拡張も計画されている.

LMCacheは,生成を不要にし,再利用可能な知識単位に変えることで,LLMを単なる生成モデルから,意味ベースの知識ネットワークへと昇華させる基盤となることを目指している.

参考

1. LMCash：Accelerating the Future of AI,One Cache at a Time
2. Yuhan Liu, Hanchen Li, Yihua Cheng, Siddhant Ray, Yuyang Huang, Qizheng Zhang, Kuntai Du, Jiayi Yao, Shan Lu, Ganesh Ananthanarayanan, Michael Maire, Henry Hoffmann, Ari Holtzman, Junchen Jiang（11 Oct 2023）,CacheGen: KV Cache Compression and Streaming for Fast Large Language Model Serving,arXiv:arXiv:2310.07240v6 [cs.NI]
3. Jiayi Yao, Hanchen Li, Yuhan Liu, Siddhant Ray, Yihua Cheng, Qizheng Zhang, Kuntai Du, Shan Lu, Junchen Jiang（26 May 2024）,CacheBlend: Fast Large Language Model Serving for RAG with Cached Knowledge Fusion,arXiv:arXiv:2405.16444 [cs.LG]

Mathematics is the language with which God has written the universe.