Hello folks，我是 Luga，今天我們來聊一下人工智能應(yīng)用場景 - 構(gòu)建高效、靈活的計算架構(gòu)的大模型緩存系統(tǒng) - LMCache。

在當(dāng)前 AI 生態(tài)系統(tǒng)中，大型語言模型（Large Language Model，LLM）推理已逐漸演變?yōu)楹诵幕A(chǔ)設(shè)施。無論是在驅(qū)動代碼智能助手（Copilot）、搜索引擎、文檔理解工具，還是支撐企業(yè)級對話系統(tǒng)等場景中，絕大多數(shù)現(xiàn)實世界的 AI 應(yīng)用都需要依賴運行在 GPU 集群上的高吞吐量推理引擎來完成模型調(diào)用任務(wù)。

然而，隨著使用規(guī)模的持續(xù)擴大，尤其是在處理長上下文（long-context）請求時，LLM 推理面臨兩大核心性能瓶頸，日益凸顯：

• 成本激增 —— 用戶請求變得更加復(fù)雜與龐大，導(dǎo)致 GPU 資源消耗迅速攀升，從而引發(fā)推理成本成倍增長的問題；
• 延遲指標(biāo)難以達標(biāo) —— 在保障用戶體驗的前提下，如何滿足對“首個 Token 響應(yīng)時間”（TTFT, Time to First Token）與“Token 間響應(yīng)時間”（ITL, Inter-Token Latency）的嚴(yán)格服務(wù)等級目標(biāo)（SLOs），已成為技術(shù)落地的關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一。

要應(yīng)對上述挑戰(zhàn)，單純依賴擴展 GPU 數(shù)量已難以為繼，迫切需要引入更加智能、高效的顯存與緩存管理策略，從系統(tǒng)底層提升整體推理效率。

在這一背景下，LMCache 應(yīng)運而生，作為一種新型緩存系統(tǒng)方案，旨在通過精準(zhǔn)的 KV 緩存調(diào)度與跨請求共享機制，顯著降低推理成本，同時優(yōu)化響應(yīng)延遲，從而推動大模型推理基礎(chǔ)設(shè)施向更高性能、更低成本的方向邁進。

什么是 LMCache ？

眾所周知，無論大型語言模型（LLMs）變得多么智能，在讀取外部文本、視頻等上下文信息時，依然面臨推理速度慢、成本高昂的核心問題。LMCache 正是為了解決這一痛點而設(shè)計——基本思想是：每一段文本，模型只需讀取一次。

在真實應(yīng)用中，大量數(shù)據(jù)往往是被重復(fù)讀取的。無論是熱門書籍、歷史對話記錄，還是新聞報道等內(nèi)容，都會在不同請求中多次出現(xiàn)。這正印證了“帕累托法則”中的經(jīng)典理念：20% 的知識內(nèi)容被使用了 80% 的時間。

基于這一洞察，LMCache 提出了一個創(chuàng)新機制：將所有可復(fù)用文本的 KV 緩存（即 LLM 可直接使用的鍵值對表示）統(tǒng)一存儲起來。這樣，當(dāng)后續(xù)請求中再次引用這些文本時，無需重新推理，只需直接重用 KV 緩存即可，無論這些內(nèi)容出現(xiàn)在請求的前綴還是中間位置。該方案由芝加哥大學(xué)（University of Chicago）開發(fā)，目前已經(jīng)引起了多個產(chǎn)業(yè)合作伙伴的高度關(guān)注。

在實際部署中，當(dāng) LMCache 與高性能推理引擎 vLLM 結(jié)合使用時，能夠顯著提升模型響應(yīng)速度：“首個 Token 響應(yīng)時間”（TTFT）可提升 3–10 倍，同時在多輪問答、RAG 檢索增強生成等典型大模型應(yīng)用場景中，有效節(jié)省大量 GPU 計算資源，降低整體運行成本。

LMCache 具有哪些核心特性 ？

在實際的業(yè)務(wù)場景中，LMCache 在緩存系統(tǒng)的三個關(guān)鍵維度上實現(xiàn)了突破式提升，為大模型推理引擎提供了全新的底層加速范式：

(1) 海量規(guī)模（Massive Scale）

LMCache 支持存儲遠超 GPU 顯存容量的大規(guī)模 KV 緩存數(shù)據(jù)，通過解耦“模型推理”與“上下文存儲”的耦合瓶頸，使得大模型可以應(yīng)對更長上下文、更多用戶并發(fā)的挑戰(zhàn)。這一能力極大地拓展了上下文重用的空間，為跨查詢共享提供基礎(chǔ)。

(2) 極速加載（Blazing Speed）

LMCache 采用基于 CUDA 加速算子與流水線數(shù)據(jù)傳輸機制 的高效加載方式，可將命中的 KV 緩存以極低延遲迅速加載至 GPU 顯存中。相比傳統(tǒng)的內(nèi)存拷貝與 CPU-GPU 數(shù)據(jù)通路，該方式在多輪對話、RAG 等高頻緩存場景中顯著降低推理啟動時延（TTFT）。

(3) 插件式存儲后端（Pluggable Storage）

LMCache 提供靈活開放的存儲接口，可無縫集成多種后端系統(tǒng)，包括 MooncakeStore、Infinistore、Redis、分布式文件系統(tǒng)（DFS）等。這種插件式設(shè)計不僅增強了系統(tǒng)的可擴展性，也為企業(yè)部署提供更廣泛的適配空間。

借助上述三大能力，LMCache 進一步擴展了 vLLM 分頁內(nèi)存機制（paged memory design）的有效內(nèi)存邊界，使得推理引擎可以跨請求重用歷史上下文緩存，不再受限于單次 session 的顯存分配策略。

最終，LMCache 實現(xiàn)了從“緩存是成本負擔(dān)”到“緩存即性能優(yōu)勢”的轉(zhuǎn)變，為大模型推理系統(tǒng)提供了一條兼顧性能、成本與可擴展性的路徑。

 LMCache 系統(tǒng)的整體架構(gòu)參考示意圖

上述架構(gòu)圖展示了 LMCache 系統(tǒng)在 大語言模型（LLM）推理流程中的角色，尤其強調(diào)了其與 vLLM 實例、上下文數(shù)據(jù)（Contextual Data） 的交互關(guān)系，以及 KV Cache 的融合與交付機制。

作為一個面向高效推理的 KV Cache 管理系統(tǒng)，LMCache 主要作用是在 LLM 推理實例（如 vLLM）與海量上下文數(shù)據(jù)（text, video, audio）之間，高效調(diào)度并復(fù)用緩存，從而優(yōu)化推理性能。

截至目前，LMCache 已成功集成至多個 vLLM 生態(tài)系統(tǒng)項目中，顯著提升了真實生產(chǎn)環(huán)境下大模型推理系統(tǒng)的整體性能與可擴展性。

在 vLLM 的部署實踐中，Production Stack（vLLM 官方生態(tài)中的核心組件）已經(jīng)原生支持 LMCache，并通過智能路由機制將推理請求按需指向?qū)?yīng)的 KV 緩存位置，實現(xiàn)了跨請求、跨會話的緩存共享與復(fù)用。這一集成優(yōu)化，幫助實際業(yè)務(wù)場景中的 vLLM 部署在保證服務(wù)質(zhì)量的同時，大幅降低 GPU 使用成本并加速響應(yīng)時間。

與此同時，KServe 社區(qū)也在近期提交了相關(guān)集成支持的 Pull Request（PR），表明 LMCache 在云原生推理服務(wù)（如 Kubernetes + LLM 推理）的生態(tài)擴展中，正在成為事實標(biāo)準(zhǔn)。該趨勢顯示出行業(yè)對于大模型緩存調(diào)度系統(tǒng)的高度關(guān)注與快速跟進。

Happy Coding ~

Reference ：https://github.com/LMCache/LMCache

Adiós !