Иногда компания платит GPU за одну и ту же работу снова и снова
Иногда компания платит GPU за одну и ту же работу снова и снова LLM перед ответом обрабатывает весь входной контекст. Если сотни запросов используют одинаковую инструкцию, базу документов или историю диалога, вычисления повторяются — вместе с задержкой и расходом GPU. LMCache и TensorMesh предлагают хранить и повторно использовать KV-кэш между запросами и узлами. Это не делает модель умнее, но убирает часть повторной обработки там, где контекст действительно совпадает. Для бизнеса вывод практический: сначала найдите повторяемые длинные контексты, измерьте время до первого токена и стоимость запроса, а уже потом добавляйте слой кэширования. Без измерений новая инфраструктура легко окажется дороже сэкономленных вычислений. Оптимизация начинается не с покупки GPU, а с понимания, за что они платят. Подробнее о подходе и ограничениях