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Async-RBench: LLM 에이전트에서 비동기 작업 실행 성능 벤치마킹

arXiv:2610.32429v1 발표 유형: 신규 초록: 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트는 점점 더 비동기적으로 작업을 수행합니다. 주 에이전트는 하위 에이전트들이 실행되는 동안에도 계속 작업을 진행하며, 그 결과가 도착하기 전에 작업 상태가 변경될 수 있습니다. 이때 주 에이전트는 어떤 작업을 업데이트하거나 보존하고, 어떤 검사를 다시 수행할지 결정해야 하며, 동시에 금지된 변경 사항을 피해야 합니다. 최종 작업 성공 여부만으로는 이러한 결과가 올바르게 처리되었는지 여부를 확인하기 어렵고, 자연스러운 비동기적 도착 현상은 재현하기도 어렵습니다. 우리는 LLM 에이전트의 비동기적 작업 실행을 평가하는 벤치마크인 Async-RBench를 제안하며, 8가지 시나리오를 포괄하는 200개의 실행 가능한 작업을 제공합니다. 각 시나리오 컨트롤러는 미리 정의된 작업 상태 조건을 활용해 결과 전달을 관리하고, 이벤트 응답 계약(ERC)은 각 응답이 무엇을 의미하는지를 명시합니다.

진행 상황 및 관련 보도

KVStream: 대규모 LLM 서비스에서의 KV 캐싱을 위한 적응형 병렬 스토리지 관리

arXiv:2610.31827v1 발표 유형: 신규 초록: 에이전트 기반, 코드 작성 및 문서 처리 워크로드를 위한 장문 컨텍스트 LLM 서비스에서는 키-값(KV) 캐시가 GPU와 호스트 메모리를 초과하여 사용되므로, 접두사 검색을 위한 추론 단계에서 스토리지 I/O가 핵심 경로로 작용하게 됩니다. 단일 노드 로컬 NVMe는 모든 검색 작업을 담당하는 반면, 노드들이 이미 마운트한 병렬 파일 시스템이나 클라우드 파일 스토어에는 거의 추론 트래픽이 발생하지 않습니다. 우리는 이러한 계층 간의 접두사 검색을 집합 대역폭 스케줄링으로 포착하고, 한 단계의 읽기 작업을 일괄 처리하며, 전방향 패스 이후에 쓰기를 지연하고, 각 청크를 모든 계층에 복제하며, 각 계층이 비워질 때 다음 미처리 청크를 적응적으로 요청하도록 하는 KVStream이라는 KV 캐시 엔진을 제안합니다. 우리의 성능 모델은 이 라우팅 방식이 집합적

KVStream: Adaptive Parallel Storage Management for KV Caching in Large-Scale LLM Serving
진행 상황 및 관련 보도