Wayne的技术博客
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大模型缓存技术工程指南（上）：从价格信号到推理缓存机制
内容提要
大模型缓存技术包括KV Cache、Prompt Cache和Prefix Cache等，旨在提高生成效率和降低成本。KV Cache避免重复计算，Prompt Cache和Prefix Cache用于跨请求复用相同前缀。应用层的Semantic Cache和Response Cache可以复用历史答案，减少模型调用。本文探讨了缓存机制的设计、成本测算及常见误区，强调了缓存对大模型推理的重要性。
关键要点
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大模型缓存技术包括KV Cache、Prompt Cache和Prefix Cache等，旨在提高生成效率和降低成本。
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KV Cache避免重复计算，Prefill阶段生成并保存K/V，Decode阶段复用历史K/V。
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PagedAttention是KV Cache的显存管理方案，减少显存碎片并支持prefix block复用。
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Prompt Cache和Prefix Cache用于跨请求复用相同前缀，优化重复输入的成本。
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应用层的Semantic Cache和Response Cache可以复用历史答案，减少模型调用。
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缓存机制的设计、成本测算及常见误区对大模型推理至关重要。
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工程团队需关注缓存命中率、显存占用和成本测算，以优化大模型的使用。
延伸问答
大模型缓存技术的主要类型有哪些？
大模型缓存技术主要包括KV Cache、Prompt Cache、Prefix Cache、Semantic Cache和Response Cache等。
KV Cache是如何提高生成效率的？
KV Cache通过避免重复计算历史token的K/V，允许在生成过程中复用已计算的结果，从而提高生成效率。
Prompt Cache和Prefix Cache有什么区别？
Prompt Cache主要用于跨请求复用相同的前缀，而Prefix Cache则是具体实现的术语，关注如何复用已经计算的KV cache blocks。
PagedAttention在KV Cache中起什么作用？
PagedAttention通过将KV Cache切分为固定大小的block，减少显存碎片并支持prefix block的复用，从而提高显存管理效率。
如何评估大模型缓存的成本效益？
评估大模型缓存的成本效益需要考虑输入token成本、缓存写入和读取成本、输出token成本等多个因素。
Semantic Cache和Response Cache的主要区别是什么？
Semantic Cache基于语义相似度复用答案，而Response Cache则是完全相同请求的结果缓存，主要用于FAQ等场景。
