引言：大型语言模型推理的性能瓶颈与挑战 大型语言模型（LLMs）的爆发式发展，已经彻底改变了我们与机器交互的方式。从智能客服到代码生成，从内容创作到知识问答，LLMs正在以前所未有的速度渗透到各个行业和应用场景中。随之而来的是一个严峻的挑战：如何高效、经济地提供LLM推理服务，尤其是在面对高并发请求时。 传统的LLM推理服务模式，往往面临着以下几个核心问题： 高延迟与低吞吐：每次请求都需要完整的模型推理，即使是小批量处理，也难以充分利用GPU资源。在并发场景下，请求通常需要排队等待，导致平均延迟飙升，系统吞吐量受限。 GPU内存浪费：LLMs在推理过程中会生成并存储大量的键值缓存（KV Cache），用于加速后续token的生成。传统方法通常为每个请求分配一块连续且固定的内存区域来存储KV Cache。然而，由于请求的序列长度是动态变化的，这种预分配策略会导致严重的内存碎片化和GPU内存利用率低下。当批次中存在短序列时，预留给长序列的内存区域大部分时间处于空闲状态；当所有序列都较长时，又可能因内存不足而无法批处理更多请求。 调度效率低下：传统的批处理（Batching）策略，无论是静态 …
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