GPU RDMA

深度分析

跨實例注意力路由：MLA 在 H100 叢集上的低延遲效能分析

研究指出，當大型語言模型的KV快取跨GPU分割時，使用Multi‑headLatentAttention以路由查詢代替搬移快取，可在多節點H100叢集上減少超過70%的傳輸位元，且在小批次查詢下以十微秒等級的延遲取代毫秒級的快取重組。此結果為未來跨實例推論提供實務參考。