AWS i i14 rezygnują z KV cache: model z liniową uwagą 3B na Trainium2
Firma badawcza AI i14 we współpracy z AWS przeniosła swój model Laplace 3B — 24-warstwową architekturę opartą na Gated Linear Attention (GLA) zamiast standardowego mechanizmu uwagi transformerów — na układy AWS Trainium2, wykorzystując natywny PyTorch (TorchNeuron Native). Zamiast rosnącego z każdym tokenem KV cache, model utrzymuje stały stan rekurencyjny o rozmiarze 29,5 MB na sekwencję. Na pojedynczej instancji trn2.48xlarge zespół osiągnął około 120 000 tokenów na sekundę podczas treningu i obsłużył 11 544 tokeny wyjściowe na sekundę przy 1 280 równoległych sekwencjach, korzystając z niezmodyfikowanego silnika vLLM.