推理缓存加速方案概述(1) 组合优势 缓存自动卸载:显存减负与数据流转的核心枢纽 HPKV 系统构建了 GPU HBM → Host DRAM → Local NVMe SSD 或 Remote Storage/HPFS 的多级存储体系,通过跨请求的 KV Cache 深度复用,践行“以存代算”理念,有效消除推理服务中的冗余计算开销,显著降低首Token延迟(TTFT)并提升吞吐量,同时降低算力成本。通过智能沉降与基于热度、存储时长、容量的多策略驱逐机制,在各级存储间自动流转数据,精准淘汰冷数据,实现效率与成本的最优平衡。 智能数据预取:掩盖 I/O 延迟的启动加速核心 在推理任务排队等待阶段,通过与全局调度器的深度联动实现智能预取。系统提前将目标 KV Cache 从 SSD/HPFS 异步预取至 Host 内存和 GPU HBM,确保任务启动时数据“即取即用”,有效掩盖 I/O 延迟,将任务启动等待时间缩减 50% 以上,极大提升用户体验。 分布式存储层:容量与性能的弹性基石 深度集成高性能分布式文件系统 HPFS,将 KV Cache 存储容量从 GB 级显存无缝扩展至 PB 级,实现存储资源的独立弹性伸缩。其通过全链路 RDMA 与 IB/RoCE 高速网络协议,提供千万级 IOPS 与 TBps 级吞吐,同时保证亚毫秒级延迟,使海量历史上下文不仅能“存得下”,更能“取得快”。在多轮对话与高并发场景中,该架构以极速 I/O 替代 GPU重复计算,在充分释放昂贵 HBM 资源的同时,保障了推理服务的超低延迟响应,最终达成了存算效率与成本的最佳平衡。 生态兼容:多框架多硬件的广泛兼容 适配天翼云自研 CTyunOS 系列及主流 Linux 操作系统,广泛兼容多款国产化AI算力硬件。无缝对接 vLLM、SGLang 等主流开源大模型推理引擎,全面支持张量并行(TP)、流水线并行(PP)、数据并行(DP)、PD 分离等主流分布式策略及多种注意力机制的模型,灵活适配并支撑多样化的模型架构演进。
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