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LMCache是如何显著提升大语言模型推理效率的？

2025-08-19

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LMCache主要通过缓存和复用大语言模型（LLM）的中间计算结果——键值缓存（KV Cache）来提升推理效率。它采用以下关键技术：

键值缓存复用：存储模型计算生成的键值对，当遇到相同或部分重叠的文本输入时直接复用，避免重复计算。
多存储后端支持：灵活采用GPU显存、CPU内存、磁盘或Redis等存储介质，根据硬件资源自动优化缓存策略。
分布式缓存架构：支持跨多GPU或容器化环境共享缓存，尤其适合企业级大规模部署场景。

测试表明，与vLLM等推理引擎集成后，LMCache可实现3-10倍的延迟优化，特别在长上下文和多轮对话等场景效果显著。

本答案来源于文章《LMCache：加速大语言模型推理的键值缓存优化工具》

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