KV キャッシュの局所性：LLM サービングコストにおける見えない変数
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GPU の割り当て次第でスループットやレイテンシが変動する KV キャッシュの局所性が、再計算コストに直結し、ロードバランサーの設計変更が必要となる。
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KV キャッシュの局所性は、既存のハードウェアに対する乗数効果を持ちます。同じ GPU が同じモデルを処理し、同じトラフィックを捌いていても、どの GPU にどのリクエストが割り当てられるかによって、スループットとレイテンシには明確な差異が生じます。すべてのリクエストに数千トークンが含まれており、それらがクラスター内のどこかに既にキャッシュされている可能性がある場合、「バランスの取れた」ことと「効率的である」ことは同じ意味を持ちません。本稿では、再計算のコストとその測定方法、そしてロードバランサーがトークンの局所性を理解した際に何が変わるのかについて議論します。
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KV cache locality is a multiplier on existing hardware. The same GPUs serving the same model and handling the same traffic can produce measurably different throughput and latency depending on which GPU gets which request. 'Balanced' and 'efficient' are not the same thing when every request carries thousands of tokens that might already be cached somewhere in the cluster. This post discusses the cost of recomputation, how to measure it, and what changes when load balancers understand token locality.
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