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基于 Amazon SageMaker 有状态路由优化大规模推理集群下的 KV Cache 复用方案
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原文中文，约8200字，阅读约需20分钟。
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内容提要
随着大语言模型（LLMs）的普及，高效部署成为一大挑战。KV Cache通过重用计算结果提升推理效率，但在大规模集群中，随机负载均衡影响缓存复用。Amazon SageMaker的有状态会话路由机制解决了这一问题，确保相似请求路由到同一节点，从而降低延迟，提高系统性能。
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关键要点
- 大语言模型（LLMs）的普及使得高效部署成为挑战。
- KV Cache通过重用计算结果提升推理效率，但在大规模集群中随机负载均衡影响缓存复用。
- Amazon SageMaker的有状态会话路由机制解决了相似请求路由到同一节点的问题，降低延迟，提高性能。
- KV Cache通过存储和重用中间计算结果，显著提升单次推理效率。
- Prefix/Prompt Cache扩展了KV Cache，允许跨多个请求重用共享的提示词片段的注意力状态。
- NVIDIA的TensorRT-LLM引入了KV Cache重用技术，提升推理效率。
- SGLang通过RadixAttention技术实现KV缓存复用，减少内存占用和计算冗余。
- Amazon SageMaker的有状态会话路由通过唯一会话ID确保同一会话的请求路由到同一实例。
- 实验结果表明，有状态路由策略显著降低了多轮会话场景中的首Token生成时间（TTFT）。
- 提示结构优化可以进一步提升缓存复用程度，增加静态内容的缓存可能性。
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