# allocate_blocks_cache

【免费下载链接】geGE（Graph Engine）是面向昇腾的图编译器和执行器，提供了计算图优化、多流并行、内存复用和模型下沉等技术手段，加速模型执行效率，减少模型内存占用。 GE 提供对 PyTorch、TensorFlow 前端的友好接入能力，并同时支持 onnx、pb 等主流模型格式的解析与编译。项目地址: https://gitcode.com/cann/ge

产品支持情况

• Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品：支持
• Atlas A2 推理系列产品：支持
• Atlas A2 训练系列产品：不支持

函数功能

PagedAttention场景下，分配多个blocks的Cache，Cache分配成功后，可通过deallocate_cache释放内存。

函数原型

allocate_blocks_cache(cache_desc: CacheDesc, blocks_cache_key: Optional[BlocksCacheKey] = None)

参数说明

调用示例

from llm_datadist import BlocksCacheKey num_blocks = 1000 cache_desc = CacheDesc(80, [num_blocks , 128 * 1024], DataType.DT_FLOAT16) blocks_cache_key = BlocksCacheKey(0, 0) kv_cache = kv_cache_manager.allocate_blocks_cache(cache_desc, blocks_cache_key)

返回值

正常情况下返回KvCache。

参数错误可能抛出TypeError或ValueError。

执行时间超过sync_kv_timeout配置会抛出LLMException异常。

约束说明

本接口不支持并发调用。

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