Otimização de Inferência de Modelos de Linguagem
A AWS anunciou novas funcionalidades para o SageMaker HyperPod voltadas à otimização da inferência de modelos de linguagem em larga escala (LLM — Large Language Models). O serviço agora suporta Cache KV (Key-Value) Gerenciado em Camadas e Roteamento Inteligente, permitindo que clientes processem contextos extensos e conversas multi-turno com significativa melhoria de desempenho.
O Desafio da Inferência de Longa Duração
Quando aplicações de LLM precisam processar documentos extensos ou manter históricos de conversação, as arquiteturas tradicionais de inferência enfrentam um problema fundamental: a cada novo token gerado, o sistema precisa recalcular os mecanismos de atenção considerando todos os tokens anteriores. Esse reprocessamento contínuo gera sobrecarga computacional e eleva significativamente os custos operacionais.
Como Funciona o Cache KV Gerenciado em Camadas
A solução implementada pela AWS resolve esse problema através de uma arquitetura em dois níveis. O Cache KV Gerenciado em Camadas combina memória CPU local (Nível 1) com armazenamento distribuído em cluster (Nível 2), possibilitando que valores previamente calculados sejam reutilizados entre requisições.
Para o Nível 2, a AWS oferece duas opções:
- Armazenamento Tiered Disaggregado nativo da AWS: oferece capacidade escalável em escala de terabytes, com tiering automático de memória CPU para SSD local, otimizando a utilização de recursos
- Redis: disponível como alternativa para o backend de cache de Nível 2
Roteamento Inteligente de Requisições
Complementando o sistema de cache, o Roteamento Inteligente maximiza a utilização do cache através de três estratégias configuráveis:
- Roteamento com Reconhecimento de Prefixo: identifica padrões comuns em prompts e direcionam requisições para instâncias relevantes
- Roteamento com Reconhecimento de KV: maximiza a eficiência do cache através de rastreamento em tempo real do estado do cache
- Round-robin: para cargas de trabalho sem estado (stateless)
Essas estratégias trabalham em conjunto para reduzir o tempo até o primeiro token em análise de documentos e manter o fluxo natural da conversação em diálogos multi-turno.
Impacto Quantificável de Desempenho
Segundo a AWS, essas funcionalidades juntas entregam resultados notáveis em comparação com configurações baseline:
- Redução de até 40% em latência
- Melhoria de até 25% em throughput
- Economia de até 25% em custos
Observabilidade e Implementação
O novo conjunto de capacidades inclui integração nativa com Amazon Managed Grafana para observabilidade integrada, permitindo monitoramento detalhado das métricas de desempenho.
Para ativar essas funcionalidades, os clientes podem fazer uso de InferenceEndpointConfig ou SageMaker JumpStart ao implantar modelos através do HyperPod Inference Operator em clusters orquestrados por EKS (Elastic Kubernetes Service).
Disponibilidade e Próximos Passos
Os recursos estão disponíveis em todas as regiões onde o SageMaker HyperPod opera atualmente. Para implementação completa, a AWS disponibiliza documentação técnica e guias de configuração através de sua documentação oficial.
Fonte
SageMaker HyperPod now supports Managed tiered KV cache and intelligent routing (https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/11/sagemaker-hyperpod-managed-tiered-kv-cache/)
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