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 & …
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