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The Complete Guide to Inference Caching in LLMs
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内容提要
本文介绍了大语言模型中的推理缓存技术，强调其基本概念和重要性。推理缓存通过存储计算结果，减少重复计算，从而降低成本和延迟。主要有三种缓存类型：键值缓存（KV缓存）、前缀缓存和语义缓存。合理选择和组合这些缓存策略，可以显著提升生产系统的效率。
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关键要点
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推理缓存技术通过存储计算结果，减少重复计算，从而降低成本和延迟。
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主要有三种缓存类型：键值缓存（KV缓存）、前缀缓存和语义缓存。
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KV缓存在单个推理请求中缓存内部注意状态，避免每个解码步骤重新计算。
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前缀缓存扩展KV缓存，跨多个请求缓存共享的前缀，提升效率。
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语义缓存根据语义相似性存储完整的输入/输出对，避免不必要的模型调用。
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选择合适的缓存策略可以显著提升生产系统的效率，尤其是高查询量的应用场景。
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延伸问答
推理缓存的基本概念是什么？
推理缓存是通过存储计算结果来减少重复计算，从而降低成本和延迟的技术。
推理缓存有哪些主要类型？
推理缓存主要有三种类型：键值缓存（KV缓存）、前缀缓存和语义缓存。
KV缓存是如何工作的？
KV缓存在单个推理请求中缓存内部注意状态，避免每个解码步骤重新计算。
前缀缓存与KV缓存有什么不同？
前缀缓存扩展KV缓存，跨多个请求缓存共享的前缀，而KV缓存仅在单个请求中工作。
语义缓存的优势是什么？
语义缓存根据语义相似性存储完整的输入/输出对，避免不必要的模型调用，提升效率。
如何选择合适的缓存策略？
选择缓存策略时，应考虑应用场景的查询量和相似性，通常先启用前缀缓存，再根据需要添加语义缓存。
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