vLLM 中的自动前缀缓存：RadixAttention 算法实现细节
各位同学，大家好！今天我们要深入探讨 vLLM 中一项关键的优化技术：自动前缀缓存，以及支撑这项技术的核心算法 RadixAttention。vLLM 作为高性能的 LLM serving 引擎，能够显著提升推理吞吐量和降低延迟。自动前缀缓存是 vLLM 实现高效 serving 的基石之一。
1. 前缀缓存的必要性：LLM 推理的瓶颈
在理解 RadixAttention 之前，我们需要先了解前缀缓存的意义。大型语言模型 (LLM) 的推理过程通常是自回归的，即一次生成一个 token。对于每个新 token 的生成，模型都需要重新计算整个序列的 attention，这会导致大量的重复计算，尤其是当序列长度较长时。
考虑这样一个场景：我们要生成一段长文本，已经生成了 "The quick brown fox"。接下来，模型需要根据这四个 token 计算 attention，生成第五个 token，比如 "jumps"。然后，要生成第六个 token，模型又需要重新计算 "The quick brown fox jumps" 的 attention。可以看到，前四个 token 的 attention 计算被重复执行了多次。
这种重复计算是 LLM 推理效率的主要瓶颈。前缀缓存的思想就是将已经计算过的 attention 信息（通常是 KV cache）存储起来，避免重复计算，从而加速推理过程。
2. 静态前缀缓存与动态前缀缓存
前缀缓存可以分为静态前缀缓存和动态前缀缓存。
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静态前缀缓存： 在推理开始前，所有可能的前缀都已经预先计算并存储。这种方法适用于已知所有前缀的情况，例如提示工程中常用的固定提示。但是，当需要处理各种不同的输入时，静态前缀缓存的适用性就大大降低了。
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动态前缀缓存： 根据实际的输入动态地构建和管理前缀缓存。这种方法更加灵活，可以处理各种不同的输入，但是也需要更复杂的缓存管理机制。
vLLM 采用的是动态前缀缓存，因为它需要支持各种不同的输入，并且需要能够有效地处理并发请求。
3. RadixAttention：高效的动态前缀缓存算法
RadixAttention 是 vLLM 中用于实现动态前缀缓存的关键算法。它利用了一种类似于基数树 (Radix Tree) 的数据结构来组织和管理 KV cache。
3.1 Radix 树的基本概念
Radix 树是一种特殊的树形数据结构，它的每个节点可以存储多个字符，而不是像二叉树那样只能存储一个字符。Radix 树的优势在于可以有效地压缩路径，减少存储空间，并且可以快速地进行前缀匹配。
例如，假设我们有以下几个字符串："apple", "application", "apply", "banana"。如果使用普通的树来存储这些字符串，会占用较多的空间。而使用 Radix 树，可以将共享的前缀合并到一个节点中，从而减少存储空间。
3.2 RadixAttention 的核心思想
RadixAttention 的核心思想是将 KV cache 按照前缀进行组织，构建成一棵 Radix 树。每个节点存储对应前缀的 KV cache，当需要计算 attention 时，可以从 Radix 树中快速地找到所需的前缀，并利用缓存的 KV 值，从而避免重复计算。
3.3 RadixAttention 的数据结构
RadixAttention 的数据结构主要包括以下几个部分：
-
RadixNode: Radix 树的节点。每个节点包含以下信息：
prefix: 存储在该节点中的前缀（token ID 序列）。kv_cache: 与该前缀对应的 KV cache。children: 指向子节点的指针列表。length: 前缀的长度
-
RadixTree: Radix 树的根节点。
3.4 RadixAttention 的算法流程
RadixAttention 的算法流程主要包括以下几个步骤：
- 查找前缀： 根据输入的 token ID 序列，在 Radix 树中查找最长匹配的前缀。
- 利用缓存： 如果找到了匹配的前缀，则从对应的 RadixNode 中获取 KV cache，并将其用于 attention 计算。
- 更新缓存： 对于新生成的 token，需要更新 Radix 树，将新的前缀和对应的 KV cache 添加到树中。
3.5 RadixAttention 的优势
- 高效的前缀匹配： Radix 树可以快速地进行前缀匹配，从而快速地找到所需的 KV cache。
- 节省存储空间： Radix 树可以有效地压缩路径，减少存储空间。
- 动态更新： Radix 树可以动态地添加和删除节点，适应不同的输入和请求。
4. 代码实现细节 (PyTorch 示例)
为了更深入地理解 RadixAttention，我们来看一个简化的 PyTorch 代码示例，展示 RadixNode 的构建、前缀查找和 KV cache 的更新过程。
import torch
class RadixNode:
def __init__(self, prefix, kv_cache=None):
self.prefix = prefix # List of token IDs
self.kv_cache = kv_cache # (K, V) tensors, shape (seq_len, num_heads, head_dim)
self.children = {} # Dictionary: token_id -> RadixNode
self.length = len(prefix)
def __repr__(self):
return f"RadixNode(prefix={self.prefix}, length={self.length}, children_count={len(self.children)})"
class RadixTree:
def __init__(self, num_layers, num_heads, head_dim, device):
self.root = RadixNode(prefix=[])
self.num_layers = num_layers
self.num_heads = num_heads
self.head_dim = head_dim
self.device = device
def find_longest_prefix(self, token_ids):
"""
Finds the longest matching prefix in the Radix Tree.
Args:
token_ids: A list of token IDs representing the input sequence.
Returns:
A tuple: (RadixNode, remaining_token_ids).
RadixNode is the node containing the longest matching prefix.
remaining_token_ids is the portion of the input that was not matched.
"""
current_node = self.root
matched_length = 0
for i, token_id in enumerate(token_ids):
if token_id in current_node.children:
current_node = current_node.children[token_id]
matched_length += 1
else:
break
remaining_token_ids = token_ids[matched_length:]
return current_node, remaining_token_ids
def update_cache(self, token_ids, k_values, v_values):
"""
Updates the Radix Tree with new token IDs and corresponding KV cache.
Args:
token_ids: A list of token IDs representing the input sequence.
k_values: The K values for the sequence (num_layers, seq_len, num_heads, head_dim).
v_values: The V values for the sequence (num_layers, seq_len, num_heads, head_dim).
"""
current_node, remaining_token_ids = self.find_longest_prefix(token_ids)
prefix_length = len(token_ids) - len(remaining_token_ids)
# Start from the node where the prefix stopped matching.
for i, token_id in enumerate(remaining_token_ids):
new_prefix = token_ids[:prefix_length + i + 1] # Build the prefix for the new node.
# Extract the K and V values for the new prefix
start_index = prefix_length + i
k_cache = k_values[:, start_index:start_index+1, :, :] # (num_layers, 1, num_heads, head_dim)
v_cache = v_values[:, start_index:start_index+1, :, :] # (num_layers, 1, num_heads, head_dim)
# Create the new node with the prefix, k_cache, v_cache, and empty children
new_node = RadixNode(prefix=new_prefix, kv_cache=(k_cache, v_cache))
current_node.children[token_id] = new_node
current_node = new_node
return
def get_kv_cache(self, token_ids):
"""
Retrieves the KV cache for the longest matching prefix of the given token IDs.
Args:
token_ids: A list of token IDs representing the input sequence.
Returns:
A tuple: (K, V) tensors, shape (num_layers, seq_len, num_heads, head_dim), or None if no cache is found.
"""
node, _ = self.find_longest_prefix(token_ids)
return node.kv_cache if node.kv_cache else None
# Example Usage:
if __name__ == '__main__':
# Initialize RadixTree
num_layers = 2
num_heads = 8
head_dim = 64
device = 'cpu' # Use GPU if available
radix_tree = RadixTree(num_layers, num_heads, head_dim, device)
# Example sequence of token IDs
token_ids_1 = [1, 2, 3, 4, 5]
token_ids_2 = [1, 2, 3, 6, 7]
token_ids_3 = [1, 2, 3]
token_ids_4 = [8, 9, 10]
# Create dummy K and V values
seq_len_1 = len(token_ids_1)
k_values_1 = torch.randn(num_layers, seq_len_1, num_heads, head_dim)
v_values_1 = torch.randn(num_layers, seq_len_1, num_heads, head_dim)
seq_len_2 = len(token_ids_2)
k_values_2 = torch.randn(num_layers, seq_len_2, num_heads, head_dim)
v_values_2 = torch.randn(num_layers, seq_len_2, num_heads, head_dim)
# Update the cache with the first sequence
radix_tree.update_cache(token_ids_1, k_values_1, v_values_1)
print(f"After adding token_ids_1, root children: {radix_tree.root.children}")
# Update the cache with the second sequence
radix_tree.update_cache(token_ids_2, k_values_2, v_values_2)
print(f"After adding token_ids_2, root children: {radix_tree.root.children}")
# Retrieve the KV cache for the third sequence (a prefix of the first sequence)
kv_cache_3 = radix_tree.get_kv_cache(token_ids_3)
print(f"KV cache for token_ids_3 is {'found' if kv_cache_3 else 'not found'}")
# Retrieve the KV cache for a sequence not present in the tree
kv_cache_4 = radix_tree.get_kv_cache(token_ids_4)
print(f"KV cache for token_ids_4 is {'found' if kv_cache_4 else 'not found'}")
# Find the longest prefix for token_ids_2
longest_prefix_node, remaining_ids = radix_tree.find_longest_prefix(token_ids_2)
print(f"Longest prefix node for token_ids_2: {longest_prefix_node}, Remaining ids: {remaining_ids}")
代码解释：
RadixNode类定义了 Radix 树的节点，包含前缀、KV cache 和指向子节点的指针。RadixTree类定义了 Radix 树，包含根节点，以及查找前缀、更新缓存和获取 KV cache 的方法。find_longest_prefix方法用于在 Radix 树中查找最长匹配的前缀。它从根节点开始，沿着树向下搜索，直到找到一个不匹配的 token ID 或者到达叶子节点。update_cache方法用于更新 Radix 树，将新的前缀和对应的 KV cache 添加到树中。它首先调用find_longest_prefix方法找到最长匹配的前缀，然后从该节点开始，为剩余的 token ID 创建新的节点，并将 KV cache 存储到这些节点中。get_kv_cache方法用于获取 KV cache。它调用find_longest_prefix方法找到最长匹配的前缀，然后返回该节点中存储的 KV cache。
注意： 这只是一个简化的示例，实际的 RadixAttention 实现会更加复杂，需要考虑并发访问、缓存淘汰等问题。此外，实际应用中通常会对KV Cache做量化处理以节省显存。
5. vLLM 中的 RadixAttention 优化
vLLM 在 RadixAttention 的基础上进行了一些优化，以进一步提升性能：
- 并发访问控制： vLLM 使用锁机制来保护 Radix 树，避免并发访问导致的数据竞争。
- 缓存淘汰策略： vLLM 实现了多种缓存淘汰策略，例如 LRU (Least Recently Used) 和 LFU (Least Frequently Used)，用于在缓存空间不足时删除不常用的 KV cache。
- 量化： vLLM 使用量化技术来压缩 KV cache 的大小，从而减少内存占用，并提升推理速度。例如，可以将 KV cache 量化为 INT8 或 INT4 类型。
- Paged Attention： vLLM使用Paged Attention解决了KV Cache的碎片化问题，提高了显存利用率。Paged Attention将KV Cache分成固定大小的Page，类似于操作系统的内存分页机制，使得KV Cache的管理更加灵活高效。
6. RadixAttention 与其他 Attention 机制的比较
| 特性 | RadixAttention | 传统 Attention | Sliding Window Attention |
|---|---|---|---|
| 缓存机制 | 动态前缀缓存，基于 Radix 树 | 无缓存 | 固定大小的滑动窗口 |
| 计算复杂度 | 查找前缀复杂度较低，可以利用已缓存的 KV 值 | 每次都需要重新计算整个序列的 attention | 只需计算滑动窗口内的 attention，复杂度较低，但无法利用全局信息 |
| 内存占用 | 动态增长，取决于实际的前缀数量和长度 | 无需额外内存用于缓存 | 需要存储滑动窗口内的 KV 值 |
| 适用场景 | 需要处理各种不同输入，并且序列长度较长的情况 | 序列长度较短，或者不需要处理大量并发请求的情况 | 适用于序列长度较长，但只需要关注局部信息的情况 |
| 优点 | 高效的前缀匹配，节省存储空间，动态更新，可以显著提升推理吞吐量和降低延迟 | 实现简单，无需额外的缓存管理机制 | 计算复杂度低，内存占用较小 |
| 缺点 | 实现复杂，需要考虑并发访问、缓存淘汰等问题 | 每次都需要重新计算整个序列的 attention，效率较低 | 无法利用全局信息，可能影响模型性能 |
7. 未来的发展方向
RadixAttention 作为一种高效的动态前缀缓存算法，在 vLLM 中发挥着重要的作用。未来，RadixAttention 还可以进一步发展和优化：
- 自适应缓存策略： 可以根据不同的模型和输入，自适应地调整缓存大小和淘汰策略，以达到最佳的性能。
- 分布式 RadixAttention： 可以将 Radix 树分布到多个节点上，从而扩展缓存容量，并提升并发处理能力。
- 硬件加速： 可以利用 GPU 或其他硬件加速器来加速 Radix 树的查找和更新操作。
缓存加速推理，RadixAttention 功不可没
RadixAttention 通过构建高效的动态前缀缓存，显著减少了 LLM 推理过程中的重复计算，从而提升了推理速度和吞吐量。
深入理解算法，才能更好应用
通过深入了解 RadixAttention 的原理和实现细节，我们可以更好地理解 vLLM 的工作机制，并将其应用于实际的 LLM serving 场景中。
持续优化演进，性能不断提升
RadixAttention 及其相关的优化技术仍在不断发展和演进，相信未来 vLLM 的性能将会得到进一步提升。