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大语言模型推理缓存优化技术持续演进,KV Cache是关键。vLLM引入PagedAttention,借鉴虚拟内存分页技术,优化内存管理,支持并行采样和共享前缀。SGLang采用RadixAttention,通过基数树实现KV缓存复用,提升多轮对话效率。DeepSeek使用上下文硬盘缓存,降低成本。这些技术显著降低了首Token延迟,提升了推理效率。
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