PyTorch Conference NA 2026 で vLLM が KV キャッシュや分散推論などを発表

記事の3ポイント

1. 1

   アテンションとメモリ管理の再設計

   Red Hat のスピーカーらが、スライディングウィンドウやスパース性など多様なアプローチに対応する vLLM のアテンション表現と、ハイブリッドメモリアロケーターを含むアーキテクチャの刷新について解説する。

2. 2

   分散型推論における KV キャッシュ転送

   Mistral AI と Amazon などが、prefill と decode の間の KV キャッシュ転送を高速化する「KV Push」や信頼性を高めるためのキャッシュリースなど、分散型推論スタックの最新動向を報告する。

3. 3

   ネイティブな階層化 KV キャッシュオフロード

   IBM が発表する vLLM 独自のフレームワークは外部依存なしで CPU メモリを経由し、GPU 転送オーバーヘッドを最小化しながらハードウェアやモデルアーキテクチャに依存しない汎用性を確保する。