Lookahead Allocator：vLLM中预测未来KV Cache使用量以减少显存碎片与再分配开销 大家好，今天我们来深入探讨 vLLM 中的 Lookahead Allocator，它是一种巧妙的内存管理机制，旨在预测未来 KV Cache 的使用量，从而显著减少显存碎片和再分配开销。在高性能的大语言模型（LLM）推理服务中，KV Cache 的高效管理至关重要，直接影响吞吐量和延迟。Lookahead Allocator 正是 vLLM 为了解决这一问题而提出的解决方案。 1. KV Cache 与显存管理挑战 首先，我们需要理解 KV Cache 的作用以及它带来的显存管理挑战。在 Transformer 模型中，KV Cache 用于存储先前层的 Key 和 Value 张量，以便在自回归解码过程中加速计算。随着生成文本的长度增加，KV Cache 的大小也会线性增长。 传统的 KV Cache 管理策略，例如动态分配和释放，虽然简单，但容易导致显存碎片化。频繁的分配和释放操作会在显存中留下许多不连续的小块空闲空间，当需要分配一大块连续显存时，即使总的空闲空间足够，也可 …
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