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AI推理KV Cache卸载技术HBM到CXL内存池.docx
资料介绍
AI推理的KV Cache卸载技术：从HBM到CXL内存池
摘要
KV Cache（键值缓存）是AI大模型推理过程中产生的中间数据，其规模随上下文长度线性增长，是当前AI推理系统面临的主要内存瓶颈之一。当KV Cache超出HBM容量时，系统需将其卸载到外部存储介质，但卸载过程带来的延迟开销直接影响推理性能。本文从KV Cache的存储特征、卸载策略、CXL内存池化方案以及软件优化等维度，系统分析AI推理KV Cache卸载技术的现状与发展趋势。
一、引言：KV Cache的内存压力
在Transformer大模型的推理过程中，自注意力机制需要缓存每一层的Key和Value矩阵，这些缓存数据统称为KV Cache。KV Cache的规模随以下因素增长：
· 序列长度：KV Cache大小与序列长度线性相关，长上下文场景（如128K、1M tokens）下KV Cache占用可达数十GB甚至TB级
· 批处理大小：批量推理时，KV Cache随批处理大小线性增长
· 模型层数：更深的模型需要缓存更多的Key和Value矩阵
当KV Cache超出GPU本地HBM容量时，系统必须将部分KV Cache卸载到外部存储，否则将触发重计算或推理失败。
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| 文件名 | 大小 |
| AI推理KV_Cache卸载技术HBM到CXL内存池.docx | 39K |
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