메모리 아키텍처를 위한 Akashic: 메모리 주의(Low-Overhead LLM Inference Service)와 MemAttention
대규모 언어 모델(LLM) 기반.agent 시스템은 멀티 턴 상호 작용, 도구 호출, 및 크로스 세션 워크 플로우를 포함한 다양한 컨텍스트를 연속적으로 축적합니다. 이 모든 요청에 대해 전체 역사 재생은 impractical해지며, 긴 컨텍스트는 prefll 비용을 증가시키고, 컨텍스트 한계를 초과하고, 그리고 task 관련 증거를 불필요한 콘텐츠에 묻힐 수 있어, 서비스 효율성과 출력 품질을 저하시킵니다.
Akashic: 메모리 주의와 MemAttention
대규모 언어 모델(LLM) 기반 agent 시스템은 멀티 턴 상호 작용, 도구 호출, 및 크로스 세션 워크 플로우를 포함한 다양한 컨텍스트를 연속적으로 축적합니다. 이 모든 요청에 대해 전체 역사 재생은 impractical해지며, 긴 컨텍스트는 prefll 비용을 증가시키고, 컨텍스트 한계를 초과하고, 그리고 task 관련 증거를 불필요한 콘텐츠에 묻힐 수 있어, 서비스 효율성과 출력 품질을 저하시킵니다.
이에 대한 해결책으로, 우리는 Akashic를 제안합니다. Akashic는 메모리 주의(MemAttention) 기반의 메모리 시스템으로, 컨텍스트를 유한한 블록으로 분할하고, 블록 사이의 의미 관계를 모델링하여, 블록 간에 증거를 보존하지 않고, 전체 역사 재생을 반복하지 않습니다.
또한, Akashic는 하드웨어-소프트웨어 공동 설계된 메모리 배치를 적용하여, 가능성이 높은 동시 검색 블록을 함께 배치하여, 검색 분할 및 I/O 오버헤드를 줄입니다.
네 가지 대표적인 워크 로드 및 세 가지 모델 크기에 대한 실험 결과, Akashic는 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 이전 메모리 기반 시스템보다, 최대 10.2점의 작업 정확도 향상, 최대 1.21배의 처리량 향상 및 최대 1.88배의 지속 가능한 요청 속도 향상을 달성했습니다.
- 대규모 언어 모델(LLM)
- 메모리 주의(MemAttention)
- 하드웨어-소프트웨어 공동 설계
- 메모리 배치
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