Tair KVCache是什么_云数据库 Tair（兼容 Redis®）(Tair)-阿里云帮助中心

Tair KVCache是为大语言模型推理提供缓存和推理加速的服务，可实现GPU服务器HBM、DRAM的池化管理，将KVCache由纯显存驻留升级为分级缓存架构。以存代算，提升大语言模型推理服务的计算效率和吞吐性能，提升 GPU 服务器的资源利用率，加速提效的同时降低资源成本。

基本概念

名词	说明

名词	说明
KVCache	KVCache（Key-Value Cache）是Transformer模型自注意力机制中的一种优化技术，主要用于加速推理过程。其核心原理是缓存已生成的K和V向量矩阵，以避免在生成新token时重复计算历史序列的中间结果，从而减少冗余计算，显著降低计算复杂度。
模型服务	模型服务是Tair KVCache的核心功能模块，旨在为大规模语言模型（LLM）的推理任务提供高效、低延迟的在线服务能力。它结合了KVCache、内存分布式池化、动态多级缓存以及智能调度等技术，以加速推理响应速度并降低资源消耗。

为什么选择Tair KVCache

分级缓存架构突破显存、带宽瓶颈

KVCache技术通过缓存历史token的Key和Value向量矩阵，从而避免了重复计算。尽管其将时间复杂度从O(n²)降至O(n)，但随着生成长度的增加，显存占用呈线性增长，这已成为制约长文本生成及批量推理的核心瓶颈。

Tair KVCache通过构建显存-内存-存储三级缓存体系，实现KV cache动态分层存储，将KV cache由纯显存驻留升级为分级缓存架构。在提升计算效率的同时，显著扩展上下文长度，成为加速LLM推理的核心组件。

满足分布式推理服务需求

在分布式推理中，KVCache的跨节点协同面临挑战，需依赖分布式服务能力的支持。Tair KVCache通过基于内存的Redis语义接口，支持分布式服务例如队列负载均衡、多轮对话缓存和动态限流控制等。

产品架构

Tair KVCache整体由智能调度层（Scheduler）、模型服务层（Model Serving）以及存储管理层组（KVCache Pool）构成。

Scheduler：实现流量控制、智能调度和访问权限管理。
Model Serving：提供企业级推理引擎和开源推理引擎，涵盖多个模型和工具。
KVCache Pool：通过内存池、多级存储和弹性扩展等技术，实现高效的存储管理。

同时，实例整体架构结合控制台与OpenAPI提供全面的监控、费用和实例管理功能，实现灵活、高效的服务。

产品特性

分布式内存池化

利用GPU集群的空闲内存构建分布式内存池，实现显存容量的扩展与计算资源的解耦，从而有效突破单机内存的瓶颈。结合PD分离技术（Prefill & Decode），复用历史KV cache（例如对话缓存），以减少冗余计算，从而使TTFT（首Token时间）缩短90%。在增强资源弹性与扩展性的同时，加速大模型推理服务的效率。

多级KVCache分配管理

通过软硬件协同设计实现存储资源的最优调度，统一管理多级存储资源，包括GPU显存、CPU内存、SSD以及远端存储。通过将KV cache转移至分布式池化存储，单卡显存仅需保留热数据，从而支持更大的Batch Size（实验显示批处理规模提升5~10倍），和更长的长上下文处理（如百万token级输入）。在提升吞吐性能和资源利用率的同时，有效降低大模型推理成本。

亲和性调度管理

基于KVCache的亲和性路由调度策略优化了跨节点通信路径，降低了冗余数据传输量，减少了网络带宽竞争，从而进一步提升了KV cache读取的效率。

兼容主流推理引擎

提供内存语义的访问接口，能够通过类似Jemalloc的内存分配器进行管理和分配。Tair KVCache可以便捷地适配主流推理引擎如TensorRT-LLM、vLLM和SGLang等。

支持Redis语义接口

提供基于内存的Redis语义接口，可支持动态限流控制、队列化负载均衡、多轮对话缓存等场景，满足大模型推理的高并发需求。

如何开通

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