大模型缓存系统 LMCache，知多少 ？

LMCache 作为一种新型缓存系统方案，旨在通过精准的 KV 缓存调度与跨请求共享机制，显著降低推理成本，同时优化响应延迟，从而推动大模型推理基础设施向更高性能、更低成本的方向迈进。

Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能应用场景 - 构建高效、灵活的计算架构的大模型缓存系统 - LMCache。

在当前 AI 生态系统中，大型语言模型（Large Language Model，LLM）推理已逐渐演变为核心基础设施。无论是在驱动代码智能助手（Copilot）、搜索引擎、文档理解工具，还是支撑企业级对话系统等场景中，绝大多数现实世界的 AI 应用都需要依赖运行在 GPU 集群上的高吞吐量推理引擎来完成模型调用任务。

然而，随着使用规模的持续扩大，尤其是在处理长上下文（long-context）请求时，LLM 推理面临两大核心性能瓶颈，日益凸显：

• 成本激增 —— 用户请求变得更加复杂与庞大，导致 GPU 资源消耗迅速攀升，从而引发推理成本成倍增长的问题；
• 延迟指标难以达标 —— 在保障用户体验的前提下，如何满足对“首个 Token 响应时间”（TTFT, Time to First Token）与“Token 间响应时间”（ITL, Inter-Token Latency）的严格服务等级目标（SLOs），已成为技术落地的关键挑战之一。

要应对上述挑战，单纯依赖扩展 GPU 数量已难以为继，迫切需要引入更加智能、高效的显存与缓存管理策略，从系统底层提升整体推理效率。

在这一背景下，LMCache 应运而生，作为一种新型缓存系统方案，旨在通过精准的 KV 缓存调度与跨请求共享机制，显著降低推理成本，同时优化响应延迟，从而推动大模型推理基础设施向更高性能、更低成本的方向迈进。

什么是 LMCache ？

众所周知，无论大型语言模型（LLMs）变得多么智能，在读取外部文本、视频等上下文信息时，依然面临推理速度慢、成本高昂的核心问题。LMCache 正是为了解决这一痛点而设计——基本思想是：每一段文本，模型只需读取一次。

在真实应用中，大量数据往往是被重复读取的。无论是热门书籍、历史对话记录，还是新闻报道等内容，都会在不同请求中多次出现。这正印证了“帕累托法则”中的经典理念：20% 的知识内容被使用了 80% 的时间。

基于这一洞察，LMCache 提出了一个创新机制：将所有可复用文本的 KV 缓存（即 LLM 可直接使用的键值对表示）统一存储起来。这样，当后续请求中再次引用这些文本时，无需重新推理，只需直接重用 KV 缓存即可，无论这些内容出现在请求的前缀还是中间位置。该方案由芝加哥大学（University of Chicago）开发，目前已经引起了多个产业合作伙伴的高度关注。

在实际部署中，当 LMCache 与高性能推理引擎 vLLM 结合使用时，能够显著提升模型响应速度：“首个 Token 响应时间”（TTFT）可提升 3–10 倍，同时在多轮问答、RAG 检索增强生成等典型大模型应用场景中，有效节省大量 GPU 计算资源，降低整体运行成本。

LMCache 具有哪些核心特性 ？

在实际的业务场景中，LMCache 在缓存系统的三个关键维度上实现了突破式提升，为大模型推理引擎提供了全新的底层加速范式：

(1) 海量规模（Massive Scale）

LMCache 支持存储远超 GPU 显存容量的大规模 KV 缓存数据，通过解耦“模型推理”与“上下文存储”的耦合瓶颈，使得大模型可以应对更长上下文、更多用户并发的挑战。这一能力极大地拓展了上下文重用的空间，为跨查询共享提供基础。

(2) 极速加载（Blazing Speed）

LMCache 采用基于 CUDA 加速算子与流水线数据传输机制 的高效加载方式，可将命中的 KV 缓存以极低延迟迅速加载至 GPU 显存中。相比传统的内存拷贝与 CPU-GPU 数据通路，该方式在多轮对话、RAG 等高频缓存场景中显著降低推理启动时延（TTFT）。

(3) 插件式存储后端（Pluggable Storage）

LMCache 提供灵活开放的存储接口，可无缝集成多种后端系统，包括 MooncakeStore、Infinistore、Redis、分布式文件系统（DFS）等。这种插件式设计不仅增强了系统的可扩展性，也为企业部署提供更广泛的适配空间。

借助上述三大能力，LMCache 进一步扩展了 vLLM 分页内存机制（paged memory design）的有效内存边界，使得推理引擎可以跨请求重用历史上下文缓存，不再受限于单次 session 的显存分配策略。

最终，LMCache 实现了从“缓存是成本负担”到“缓存即性能优势”的转变，为大模型推理系统提供了一条兼顾性能、成本与可扩展性的路径。

 LMCache 系统的整体架构参考示意图

上述架构图展示了 LMCache 系统在 大语言模型（LLM）推理流程中的角色，尤其强调了其与 vLLM 实例、上下文数据（Contextual Data） 的交互关系，以及 KV Cache 的融合与交付机制。

作为一个面向高效推理的 KV Cache 管理系统，LMCache 主要作用是在 LLM 推理实例（如 vLLM）与海量上下文数据（text, video, audio）之间，高效调度并复用缓存，从而优化推理性能。

截至目前，LMCache 已成功集成至多个 vLLM 生态系统项目中，显著提升了真实生产环境下大模型推理系统的整体性能与可扩展性。

在 vLLM 的部署实践中，Production Stack（vLLM 官方生态中的核心组件）已经原生支持 LMCache，并通过智能路由机制将推理请求按需指向对应的 KV 缓存位置，实现了跨请求、跨会话的缓存共享与复用。这一集成优化，帮助实际业务场景中的 vLLM 部署在保证服务质量的同时，大幅降低 GPU 使用成本并加速响应时间。

与此同时，KServe 社区也在近期提交了相关集成支持的 Pull Request（PR），表明 LMCache 在云原生推理服务（如 Kubernetes + LLM 推理）的生态扩展中，正在成为事实标准。该趋势显示出行业对于大模型缓存调度系统的高度关注与快速跟进。

Happy Coding ~

Reference ：https://github.com/LMCache/LMCache

Adiós !