在大語言模型（LLM）推理場景中，KV-Cache（鍵值緩存）是平衡性能與成本的核心技術(shù)之一。它通過緩存 Transformer 層中注意力機制的鍵（Key）和值（Value）矩陣，避免重復(fù)計算，將推理速度提升數(shù)倍甚至數(shù)十倍。

然而，在生產(chǎn)環(huán)境中，單純的 KV-Cache 實現(xiàn)往往面臨內(nèi)存溢出、資源利用率低、動態(tài)負載適配難等問題。本文將聚焦 KV-Cache 在生產(chǎn)環(huán)境中的三大關(guān)鍵戰(zhàn)術(shù) ——分頁（Paging）、固定（Pinning） 與復(fù)用（Reuse），結(jié)合技術(shù)原理、工程實踐與優(yōu)化案例，為開發(fā)者提供可落地的解決方案。

一、為什么生產(chǎn)環(huán)境的 KV-Cache 需要 “戰(zhàn)術(shù)設(shè)計”？

在實驗室環(huán)境中，KV-Cache 的實現(xiàn)相對簡單：為每個推理請求分配一塊連續(xù)內(nèi)存，緩存整個序列的 Key 和 Value。但生產(chǎn)環(huán)境的復(fù)雜性遠超實驗場景，主要面臨三大挑戰(zhàn)：

1. 內(nèi)存碎片化問題：LLM 推理的請求序列長度差異極大（如從幾十 Token 的短對話到數(shù)千 Token 的長文檔處理），若為每個請求分配連續(xù)內(nèi)存，會導(dǎo)致大量內(nèi)存碎片，最終引發(fā) “內(nèi)存充足卻無法分配” 的矛盾。
2. 計算與內(nèi)存的權(quán)衡：KV-Cache 雖減少計算量，但會占用大量 GPU 顯存（例如，1 個 13B 模型處理 1K Token 的請求，KV-Cache 約占用 10GB 顯存）。生產(chǎn)環(huán)境中若緩存策略不當(dāng)，會導(dǎo)致 GPU 顯存利用率過高，反而限制并發(fā)量。
3. 動態(tài)負載適配：實際推理服務(wù)中，請求的 QPS（每秒查詢率）、序列長度會動態(tài)波動。固定的 KV-Cache 分配方式無法適配負載變化，可能導(dǎo)致資源浪費或請求排隊。

正是這些挑戰(zhàn)，催生了分頁、固定、復(fù)用三大戰(zhàn)術(shù) —— 它們分別從內(nèi)存管理、資源鎖定、緩存利用率三個維度，解決生產(chǎn)環(huán)境中 KV-Cache 的落地難題。

二、戰(zhàn)術(shù)一：分頁（Paging）—— 解決內(nèi)存碎片化的核心方案

分頁是借鑒操作系統(tǒng)內(nèi)存管理的經(jīng)典思想，將 KV-Cache 的連續(xù)內(nèi)存需求拆解為多個固定大小的 “頁（Page）”，通過頁表管理離散內(nèi)存塊，從而消除碎片化問題。

1. 分頁 KV-Cache 的核心原理

• 頁大小設(shè)計：將 KV-Cache 按固定大?。ㄈ?256 Token / 頁、512 Token / 頁）分割為多個頁。頁大小需在 “內(nèi)存利用率” 與 “管理開銷” 間平衡 —— 頁越小，內(nèi)存碎片越少，但頁表條目越多；頁越大，管理開銷越低，但可能造成 “頁內(nèi)碎片”（如 100 Token 的請求占用 256 Token 的頁）。
• 頁表與地址映射：為每個請求維護一張頁表，記錄該請求的 KV-Cache 對應(yīng)的物理頁地址。推理時，通過頁表將邏輯地址（如 “第 0-255 Token”）映射到實際的物理內(nèi)存塊，實現(xiàn)離散內(nèi)存的連續(xù)訪問。
• 按需分配與回收：推理過程中按序列長度動態(tài)分配頁（如生成式推理中，每生成一批 Token 分配對應(yīng)頁數(shù)），請求結(jié)束后立即回收頁至 “空閑頁池”，供后續(xù)請求復(fù)用。

2. 生產(chǎn)環(huán)境中的分頁優(yōu)化實踐

• 多級頁表減少開銷：對于超長序列（如 4K、8K Token），單級頁表的條目數(shù)過多（如 8K Token/256 Token / 頁 = 32 條），可引入二級頁表（如 “頁組 - 頁” 兩級），減少頁表存儲成本。
• 頁合并與預(yù)分配：當(dāng)空閑頁池中存在連續(xù)的物理頁時，通過頁合并減少碎片；同時根據(jù)歷史負載預(yù)分配一定數(shù)量的空閑頁，避免請求高峰期的頁分配延遲。
• 跨請求頁共享（可選）：對于相同前綴的請求（如多個用戶查詢同一篇文檔的摘要），可共享前綴對應(yīng)的 KV-Cache 頁，進一步降低內(nèi)存占用（需注意線程安全與一致性）。

3. 典型案例：vLLM 的 PagedAttention

開源推理框架 vLLM 的核心創(chuàng)新 “PagedAttention” 正是基于分頁思想實現(xiàn)的 KV-Cache 管理。它通過將每個 Attention 頭的 KV-Cache 分頁，結(jié)合頁表動態(tài)映射，使 GPU 顯存利用率提升 2-4 倍，同時支持任意長度的序列推理，徹底解決了傳統(tǒng)連續(xù)內(nèi)存分配的碎片化問題。在生產(chǎn)環(huán)境中，vLLM 通過 PagedAttention 可將 13B 模型的并發(fā)請求數(shù)提升 3 倍以上，且無內(nèi)存溢出風(fēng)險。

三、戰(zhàn)術(shù)二：固定（Pinning）—— 保障高優(yōu)先級請求的資源穩(wěn)定性

在多租戶、多服務(wù)共享 GPU 的生產(chǎn)環(huán)境中，KV-Cache 的內(nèi)存資源可能被低優(yōu)先級請求搶占，導(dǎo)致高優(yōu)先級請求（如核心業(yè)務(wù)的實時推理）延遲升高。固定（Pinning）戰(zhàn)術(shù)通過 “內(nèi)存鎖定”，為關(guān)鍵請求預(yù)留專屬 KV-Cache 資源，保障服務(wù)穩(wěn)定性。

1. 固定 KV-Cache 的核心邏輯

• 資源預(yù)留與隔離：在 GPU 顯存中劃分一塊 “固定內(nèi)存區(qū)域”，專門用于存儲高優(yōu)先級請求的 KV-Cache。該區(qū)域通過硬件或軟件方式鎖定，不允許低優(yōu)先級請求占用。
• 優(yōu)先級調(diào)度機制：結(jié)合請求的 QoS（服務(wù)質(zhì)量）等級，制定調(diào)度策略 —— 高優(yōu)先級請求優(yōu)先使用固定區(qū)域的 KV-Cache，低優(yōu)先級請求使用剩余的 “動態(tài)內(nèi)存區(qū)域”；當(dāng)動態(tài)區(qū)域不足時，低優(yōu)先級請求可排隊或降級（如減少并發(fā)量），但高優(yōu)先級請求不受影響。
• 動態(tài)調(diào)整固定區(qū)域大?。和ㄟ^監(jiān)控高優(yōu)先級請求的負載變化（如峰值 QPS、平均序列長度），動態(tài)調(diào)整固定區(qū)域的內(nèi)存占比（如早高峰時擴大固定區(qū)域，低峰時縮?。苊赓Y源浪費。

2. 生產(chǎn)環(huán)境中的固定策略注意事項

• 避免過度鎖定：固定區(qū)域過大會導(dǎo)致動態(tài)區(qū)域內(nèi)存不足，降低整體 GPU 利用率。建議通過壓測確定固定區(qū)域的最小必要大?。ㄈ鐫M足 99% 高優(yōu)先級請求的內(nèi)存需求）。
• 降級機制設(shè)計：當(dāng)高優(yōu)先級請求突發(fā)超出固定區(qū)域容量時，需設(shè)計優(yōu)雅的降級策略（如臨時將部分高優(yōu)先級請求調(diào)度至動態(tài)區(qū)域，或通過隊列緩存請求），避免服務(wù)中斷。
• 跨 GPU 資源調(diào)度：在多 GPU 集群環(huán)境中，可通過分布式固定策略（如將不同租戶的高優(yōu)先級請求固定到不同 GPU），實現(xiàn)資源的跨節(jié)點隔離。

3. 應(yīng)用場景：金融領(lǐng)域的 LLM 推理服務(wù)

在金融行業(yè)的實時風(fēng)控、智能投顧等場景中，推理請求的延遲要求極高（通常需 <100ms）。通過將核心業(yè)務(wù)的 KV-Cache 固定到 GPU 的高帶寬內(nèi)存（HBM）中，可避免資源搶占導(dǎo)致的延遲波動，使服務(wù)的 P99 延遲穩(wěn)定在 50ms 以內(nèi)，同時低優(yōu)先級的非核心請求（如市場資訊生成）在動態(tài)區(qū)域正常運行，實現(xiàn) “核心保障、非核心高效利用” 的目標。

四、戰(zhàn)術(shù)三：復(fù)用（Reuse）—— 提升 KV-Cache 利用率的關(guān)鍵手段

KV-Cache 的復(fù)用是指將已緩存的 Key 和 Value 矩陣用于多個請求，減少重復(fù)計算，降低內(nèi)存與計算資源消耗。它是生產(chǎn)環(huán)境中提升 GPU 吞吐量的核心優(yōu)化方向。

1. 復(fù)用的兩大核心場景

（1）相同前綴復(fù)用：針對 “前綴一致” 的請求

當(dāng)多個請求共享相同的輸入前綴（如 “基于以下文檔回答問題：[文檔內(nèi)容]”），前綴對應(yīng)的 KV-Cache 可被所有請求復(fù)用。例如：

• 場景：多個用戶查詢同一篇新聞的摘要，輸入前綴均為 “總結(jié)以下新聞：[新聞文本]”；
• 復(fù)用邏輯：緩存前綴（新聞文本）對應(yīng)的 KV-Cache，后續(xù)請求僅需計算 “摘要生成” 部分的 KV-Cache，無需重復(fù)計算前綴。

實現(xiàn)要點：

• 前綴哈希索引：為每個前綴計算哈希值（如基于輸入文本的 MD5），建立 “前綴哈希 - KV-Cache 地址” 的索引表，快速判斷前綴是否已緩存；
• 過期策略：當(dāng)前綴對應(yīng)的請求量下降到閾值時，刪除過期的前綴緩存，釋放內(nèi)存；
• 一致性保障：若前綴文本發(fā)生變更（如文檔更新），需立即失效對應(yīng)的緩存，避免錯誤復(fù)用。

（2）會話上下文復(fù)用：針對多輪對話場景

在多輪對話中，每輪請求的輸入包含歷史對話上下文，對應(yīng)的 KV-Cache 可跨輪復(fù)用。例如：

• 場景：用戶與 LLM 的多輪對話中，第 1 輪請求的 KV-Cache 包含 “用戶問題 1” 和 “模型回答 1”，第 2 輪請求僅需新增 “用戶問題 2” 的 KV-Cache，復(fù)用歷史上下文的緩存；
• 復(fù)用邏輯：為每個會話維護一個 “上下文緩存池”，每輪對話僅追加新 Token 的 KV-Cache，避免全序列重復(fù)計算。

實現(xiàn)要點：

• 會話 ID 綁定：將 KV-Cache 與會話 ID 關(guān)聯(lián)，確保緩存僅被同一會話的后續(xù)請求復(fù)用；
• 上下文截斷：當(dāng)會話上下文長度超過模型最大序列長度時，按策略截斷歷史上下文（如保留最近 N 輪），避免緩存無限增長；
• 增量更新：每輪對話僅計算新 Token 的 KV-Cache，并追加到會話緩存中，減少計算量。

2. 復(fù)用的性能收益與風(fēng)險控制

• 性能收益：在高并發(fā)的前綴一致場景（如批量文檔處理、公共問答），復(fù)用可使計算量減少 50% 以上，GPU 吞吐量提升 2-3 倍；在多輪對話場景，復(fù)用可使每輪推理的延遲降低 30%-60%。
• 風(fēng)險控制：

緩存污染：避免低頻前綴或會話的緩存長期占用內(nèi)存，需通過 LRU（最近最少使用）、LFU（最不經(jīng)常使用）等策略淘汰低效緩存；

內(nèi)存溢出：復(fù)用會增加緩存的累積量，需結(jié)合分頁技術(shù)動態(tài)管理內(nèi)存，避免緩存過度占用導(dǎo)致 OOM（內(nèi)存溢出）；

一致性問題：若模型版本更新或輸入數(shù)據(jù)變更，需及時清理舊緩存，避免復(fù)用錯誤的 KV-Cache 導(dǎo)致推理結(jié)果偏差。

五、三大戰(zhàn)術(shù)的協(xié)同應(yīng)用：構(gòu)建生產(chǎn)級 KV-Cache 體系

在實際生產(chǎn)環(huán)境中，分頁、固定、復(fù)用并非孤立使用，而是需要協(xié)同配合，形成完整的 KV-Cache 管理體系。以下是典型的協(xié)同架構(gòu)設(shè)計：

1. 資源分層：

• 將 GPU 顯存分為 “固定區(qū)域”（用于高優(yōu)先級請求）和 “動態(tài)區(qū)域”（用于低優(yōu)先級請求）；
• 固定區(qū)域和動態(tài)區(qū)域均采用分頁管理，通過頁表實現(xiàn)離散內(nèi)存的高效利用；
• 在固定區(qū)域和動態(tài)區(qū)域內(nèi)，分別建立前綴復(fù)用索引和會話復(fù)用緩存池，提升緩存利用率。

2. 調(diào)度流程：

• 請求接入時，根據(jù) QoS 等級分配至 “固定區(qū)域” 或 “動態(tài)區(qū)域”；
• 檢查請求是否存在可復(fù)用的 KV-Cache（前綴或會話上下文），若存在則直接復(fù)用，僅計算增量部分；
• 對需新增的 KV-Cache，通過分頁機制從對應(yīng)區(qū)域分配空閑頁，更新頁表；
• 請求結(jié)束后，回收動態(tài)區(qū)域的頁至空閑頁池，固定區(qū)域的頁保留至?xí)捊Y(jié)束或過期；
• 定期執(zhí)行緩存淘汰（如 LRU）和頁合并，優(yōu)化內(nèi)存資源。

3. 監(jiān)控與調(diào)優(yōu)：

• 實時監(jiān)控關(guān)鍵指標：固定區(qū)域利用率、動態(tài)區(qū)域頁命中率、緩存復(fù)用率、推理延遲；
• 基于監(jiān)控數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整參數(shù)：頁大小、固定區(qū)域占比、緩存淘汰閾值；
• 離線分析負載特征：統(tǒng)計請求的序列長度分布、前綴重復(fù)率、會話時長，優(yōu)化復(fù)用策略。

六、未來趨勢：KV-Cache 戰(zhàn)術(shù)的技術(shù)演進

隨著 LLM 模型規(guī)模的擴大（如 100B、1T 參數(shù)）和推理場景的復(fù)雜化（如多模態(tài)、實時交互），KV-Cache 的戰(zhàn)術(shù)設(shè)計將向以下方向演進：

1. 硬件感知的動態(tài)分頁：結(jié)合 GPU 的內(nèi)存架構(gòu)（如 HBM、DDR），動態(tài)調(diào)整頁大小 ——HBM 區(qū)域使用小頁（提升利用率），DDR 區(qū)域使用大頁（減少訪問延遲），實現(xiàn)跨內(nèi)存層級的優(yōu)化。
2. 智能復(fù)用與預(yù)測：基于機器學(xué)習(xí)預(yù)測請求的前綴相似度和會話延續(xù)性，提前預(yù)緩存高復(fù)用潛力的 KV-Cache，進一步降低延遲。
3. 分布式 KV-Cache：在多 GPU、多節(jié)點集群中，通過分布式頁表和緩存同步機制，實現(xiàn) KV-Cache 的跨節(jié)點分頁與復(fù)用，支持超大規(guī)模模型的分布式推理。
4. 內(nèi)存 - 計算融合優(yōu)化：結(jié)合硬件加速（如 GPU 的 Tensor Core、專用緩存芯片），將 KV-Cache 的分頁、復(fù)用邏輯嵌入硬件層面，減少軟件層面的管理開銷。

總結(jié)

KV-Cache 的分頁、固定與復(fù)用三大戰(zhàn)術(shù)，分別解決了生產(chǎn)環(huán)境中的 “內(nèi)存碎片化”“資源穩(wěn)定性”“利用率低” 三大核心問題。

在實際落地中，需根據(jù)業(yè)務(wù)場景（如 QoS 要求、請求特征、硬件資源）靈活組合三大戰(zhàn)術(shù)，通過資源分層、智能調(diào)度、動態(tài)調(diào)優(yōu)，構(gòu)建高性能、高可靠、高性價比的 KV-Cache 體系。

對于 LLM 推理服務(wù)而言，KV-Cache 的優(yōu)化不僅是技術(shù)問題，更是 “成本與體驗的平衡藝術(shù)”—— 合理的戰(zhàn)術(shù)設(shè)計可使 GPU 資源利用率提升數(shù)倍，同時保障服務(wù)的低延遲與穩(wěn)定性，為業(yè)務(wù)規(guī)?；涞靥峁┖诵闹?。 未來，隨著硬件與軟件技術(shù)的協(xié)同演進，KV-Cache 將持續(xù)成為 LLM 推理優(yōu)化的核心戰(zhàn)場。