一篇新的技术文章探讨了前缀缓存作为一种显著降低大型语言模型处理长提示计算成本的方法。该技术对于检索增强生成 (RAG) 和多轮对话等工作负载尤其有效，在这些工作负载中，大部分输入 token 在请求之间保持一致。通过重用先前为这些共享前缀计算的注意力状态，模型可以大幅缩短预填充时间，潜在成本节省高达 80%。文章详细介绍了 vLLM 和 SGLang 等不同的服务框架如何实现此优化，并讨论了驱逐策略对其现实有效性的影响。 AI
影响 降低长上下文工作负载的 LLM 服务成本，可能促进 RAG 和类似应用的更广泛采用。
排序理由 技术文章，详细介绍了 LLM 服务基础设施的优化技术。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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