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KV 缓存管理在推理加速框架中为什么是关键环节？

修改于 2026-10-21 18:15:17

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词条归属：推理加速框架

1. 显存消耗的主体

在长上下文、高并发场景下，KV 缓存往往超过模型权重成为最大的显存消耗项，并随序列长度持续增长

2. 决定并发上限

显存是限制批大小与并发请求数的最硬约束，缓存管理效率直接决定同一硬件能服务的请求规模

3. 碎片化会造成浪费

若为每个请求预分配最大长度连续空间，多数请求只用一半，造成大量预留浪费
PagedAttention、RadixAttention 等机制通过分页或基数树结构，将缓存管理与复用做到精细化，从而显著提升有效并发

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