LLM 推理服务器中的 KV 缓存通常采用简单的 LRU 或基于容量的驱逐策略进行管理，这对于现代工作负载来说是一种不足的方法。该策略未能考虑到 KV 缓存条目未来价值的可变性，尤其是在代理循环、检索增强生成（RAG）和多轮聊天场景中。将 KV 缓存视为纯粹的内存存储，忽视了其在准入控制和定价方面的作用，导致吞吐量不佳和延迟增加。 AI
影响 优化 KV 缓存管理可以显著提高 LLM 推理吞吐量并降低延迟，尤其是在复杂工作负载下。
排序理由 该条目讨论了一个技术概念及其对 LLM 推理优化的影响，而不是宣布新产品、研究发现或行业活动。
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