如何优化LLM推理引擎的内存访问延迟？

Question

在LLM推理过程中，频繁的KV缓存访问与显存带宽瓶颈显著增加内存访问延迟。如何通过合理的KV缓存管理策略（如分页缓存、块状内存分配）和注意力机制优化（如PagedAttention），减少重复数据加载与内存碎片，提升GPU显存访问效率，成为降低端到端推理延迟的关键挑战？

Answer 1

一、LLM推理中的KV缓存与显存瓶颈：挑战与优化路径

随着大语言模型（LLM）参数规模的持续增长，推理过程中的内存访问效率成为制约端到端延迟的关键因素。其中，频繁的KV（Key-Value）缓存访问与GPU显存带宽瓶颈显著增加了内存延迟，尤其在长序列生成任务中表现尤为突出。

1. 问题背景：KV缓存的作用与瓶颈来源

• KV缓存用于存储自注意力机制中已计算的Key和Value向量，避免重复计算，提升解码效率。
• 在自回归生成过程中，每一步都需要读取历史KV缓存，导致高频率的显存访问。
• 传统连续内存分配方式易产生内存碎片，尤其是在动态批处理（dynamic batching）场景下。
• 显存带宽受限于GPU硬件架构，频繁的小块数据访问加剧了延迟问题。
• KV缓存占用显存比例可达70%以上，直接影响可服务的并发请求数。

技术指标	传统KV缓存	优化后方案	性能增益
内存碎片率	>40%	<10%	↓ 75%
显存带宽利用率	~50%	~85%	↑ 70%
平均访问延迟	120 ns	65 ns	↓ 45%
最大并发请求	32	96	↑ 200%

2. 缓存管理策略的演进：从连续分配到分页机制

1. 早期LLM推理采用连续内存分配，要求为每个序列预分配固定长度的KV空间，造成大量浪费。
2. 动态长度请求导致内存碎片严重，难以高效复用空闲块。
3. 分页缓存（Paged KV Cache）借鉴操作系统虚拟内存思想，将KV缓存划分为固定大小的“页”。
4. 每个页大小通常设为16~512 tokens，支持非连续物理存储，逻辑上连续映射。
5. 通过页表（Page Table）管理逻辑页号到物理页帧的映射关系。
6. 块状内存分配器负责页的分配、回收与合并，减少外部碎片。
7. 该策略允许不同序列共享同一内存池，提升显存利用率。
8. 典型实现如vLLM框架中的PagedAttention机制。

// 伪代码：PagedAttention 中的页表结构
struct PageTable {
    int seq_id;
    vector<int> physical_page_ids;  // 逻辑顺序指向物理页
};

class PagedKVCache {
    vector<float*> physical_pages;   // 物理页池
    unordered_map<int, PageTable> page_tables;
    
    void allocate_page(int seq_id) {
        int page_id = memory_pool.allocate();
        page_tables[seq_id].physical_page_ids.push_back(page_id);
    }
};

3. 注意力机制优化：PagedAttention 的核心设计

PagedAttention 是专为分页KV缓存设计的注意力计算内核，其核心思想是：

1. 将注意力计算分解为多个页的并行处理单元。
2. 通过定制CUDA kernel实现跨页的连续内存访问模式。
3. 利用Tensor Core进行高效的矩阵分块计算。
4. 支持不规则序列长度的批量处理（ragged batching）。
5. 在SM（Streaming Multiprocessor）级别优化线程束调度，减少bank冲突。

graph TD A[输入Query] --> B{查找Page Table} B --> C[定位物理页地址] C --> D[加载KV页到Shared Memory] D --> E[执行分块Attention计算] E --> F[归约输出结果] F --> G[返回下一个Token]

4. 系统级协同优化：软硬件结合视角

• 结合NVIDIA Hopper架构的Transformer Engine，可动态调整FP8精度以减少KV存储 footprint。
• 使用HBM3高带宽内存配合页对齐访问，提升DRAM burst效率。
• 在调度层引入优先级感知的页置换算法（如LRU-K），保留高频访问页。
• 推理服务器集成缓存预取机制，基于生成模式预测后续KV访问路径。
• 结合量化技术（INT8/KV-Cache Quantization），进一步压缩缓存体积。
• 多实例间共享只读KV缓存（如提示词部分），减少冗余存储。