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RoCE与InfiniBand在AI推理长上下文KV Cache分发中的网络性能对比.docx
资料介绍
RoCE与InfiniBand在AI推理长上下文KV Cache分发中的网络性能对比
引言
长上下文推理已成为大模型应用的核心场景。当上下文窗口扩展到百万Token甚至更长，KV Cache的体量从MB级增长到GB级甚至TB级。KV Cache的高效分发成为影响推理性能的关键因素。本章对比分析RoCE与InfiniBand在KV Cache分发场景中的表现。
KV Cache分发的网络需求
在PD分离架构和长上下文推理中，KV Cache需要在预填充节点和解码节点之间高效传输。预填充节点计算完整的KV Cache后需将其传输到解码节点。KV Cache的体量随上下文长度线性增长，百万Token上下文的KV Cache可达数十GB。KV Cache分发的延迟直接影响首Token时延。解码过程中KV Cache持续增长并同步，每次解码步需读取和更新KV Cache。KV Cache的频繁读写对存储网络延迟有严格要求。
InfiniBand在KV Cache分发中的优势
InfiniBand的高带宽和低延迟使KV Cache分发更加高效。在PD分离推理场景中，InfiniBand的400Gbps带宽可在数秒内完成GB级KV Cache的跨节点传输。InfiniBand的信用流控确保KV Cache传输不因PFC风暴而延迟抖动。在多节点推理集群中，InfiniBand的一致性延迟使KV Cache分发的完成时间高度可预测。
RoCE在KV Cache分发中的挑战
RoCE在KV Cache分发场景中面临的主要挑战是延迟稳定性和存储网络性能。KV Cache传输涉及的PFC暂停帧可能导致KV Cache分发时间的不确定。RoCE在存储网络中的延迟比InfiniBand高，直接影响KV Cache读取效率。KV Cache使用CXL等内存池技术进行共享时对网络延迟的一致性要求会进一步提高。
KV Cache的跨节点共享策略
KV Cache的分发策略直接影响网络性能的需求。全量复制策略最简单但带宽消耗最大，适合小规模集群。按需拉取策略减少带宽消耗但增加延迟，适合吞吐优先的场景。预测预取策略利用注意力模式预测后续需要访问的KV Cache块提前加载，缓存命中率高但增加了缓存层系统复杂度。两级KV Cache架构以本地高速缓存和远端共享缓存配合，可平衡延迟和带宽。
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| 105-RoCE与InfiniBand在AI推理长上下文KV_Cache分发中的网络性能对比.docx | 37K |
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