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

在當前 AI 生態系統中，大型語言模型（Large Language Model，LLM）推理已逐漸演變為核心基礎設施。無論是在驅動代碼智能助手（Copilot）、搜索引擎、文檔理解工具，還是支撐企業級對話系統等場景中，絕大多數現實世界的 AI 應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用任務。

然而，隨著使用規模的持續擴大，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雜與龐大，導致 GPU 資源消耗迅速攀升，從而引發推理成本成倍增長的問題；
• 延遲指標難以達標 —— 在保障用戶體驗的前提下，如何滿足對“首個 Token 響應時間”（TTFT, Time to First Token）與“Token 間響應時間”（ITL, Inter-Token Latency）的嚴格服務等級目標（SLOs），已成為技術落地的關鍵挑戰之一。

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

在這一背景下，LMCache 應運而生，作為一種新型緩存系統方案，旨在通過精準的 KV 緩存調度與跨請求共享機制，顯著降低推理成本，同時優化響應延遲，從而推動大模型推理基礎設施向更高性能、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計——基本思想是：每一段文本，模型只需讀取一次。

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

基于這一洞察，LMCache 提出了一個創新機制：將所有可復用文本的 KV 緩存（即 LLM 可直接使用的鍵值對表示）統一存儲起來。這樣，當后續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，無論這些內容出現在請求的前綴還是中間位置。該方案由芝加哥大學（University of Chicago）開發，目前已經引起了多個產業合作伙伴的高度關注。

在實際部署中，當 LMCache 與高性能推理引擎 vLLM 結合使用時，能夠顯著提升模型響應速度：“首個 Token 響應時間”（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用場景中，有效節省大量 GPU 計算資源，降低整體運行成本。

LMCache 具有哪些核心特性 ？

在實際的業務場景中，LMCache 在緩存系統的三個關鍵維度上實現了突破式提升，為大模型推理引擎提供了全新的底層加速范式：

(1) 海量規模（Massive Scale）

LMCache 支持存儲遠超 GPU 顯存容量的大規模 KV 緩存數據，通過解耦“模型推理”與“上下文存儲”的耦合瓶頸，使得大模型可以應對更長上下文、更多用戶并發的挑戰。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。

(2) 極速加載（Blazing Speed）

LMCache 采用基于 CUDA 加速算子與流水線數據傳輸機制 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。相比傳統的內存拷貝與 CPU-GPU 數據通路，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，包括 MooncakeStore、Infinistore、Redis、分布式文件系統（DFS）等。這種插件式設計不僅增強了系統的可擴展性，也為企業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 分頁內存機制（paged memory design）的有效內存邊界，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 實現了從“緩存是成本負擔”到“緩存即性能優勢”的轉變，為大模型推理系統提供了一條兼顧性能、成本與可擴展性的路徑。

 LMCache 系統的整體架構參考示意圖

上述架構圖展示了 LMCache 系統在 大語言模型（LLM）推理流程中的角色，尤其強調了其與 vLLM 實例、上下文數據（Contextual Data） 的交互關系，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，LMCache 主要作用是在 LLM 推理實例（如 vLLM）與海量上下文數據（text, video, audio）之間，高效調度并復用緩存，從而優化推理性能。

截至目前，LMCache 已成功集成至多個 vLLM 生態系統項目中，顯著提升了真實生產環境下大模型推理系統的整體性能與可擴展性。

在 vLLM 的部署實踐中，Production Stack（vLLM 官方生態中的核心組件）已經原生支持 LMCache，并通過智能路由機制將推理請求按需指向對應的 KV 緩存位置，實現了跨請求、跨會話的緩存共享與復用。這一集成優化，幫助實際業務場景中的 vLLM 部署在保證服務質量的同時，大幅降低 GPU 使用成本并加速響應時間。

與此同時，KServe 社區也在近期提交了相關集成支持的 Pull Request（PR），表明 LMCache 在云原生推理服務（如 Kubernetes + LLM 推理）的生態擴展中，正在成為事實標準。該趨勢顯示出行業對于大模型緩存調度系統的高度關注與快速跟進。

Happy Coding ~

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

Adiós !