多轮对话场景下KV Cache复用策略的实际效果评估

标题：多轮对话场景下KV Cache复用策略的实际效果评估

DESC：芯元一实测，多轮对话场景下KV Cache复用策略效果显著，提升推理吞吐与降低延迟

SLUG: multi-turn-dialogue-kv-cache-reuse-effect-evaluation

引言

在多轮对话场景中，高效的KV Cache复用策略对于提升推理吞吐和降低延迟至关重要。本文将基于芯元一实测数据，对多轮对话场景下KV Cache复用策略的实际效果进行评估。

KV Cache复用策略概述

KV Cache是一种将键值对缓存到内存中的技术，用于加速大规模语言模型（LLM）的推理。在多轮对话场景中，同一对话的不同轮次可能会重复使用相同的键值对，因此，通过KV Cache复用策略，可以显著提升推理效率。

实测环境与数据

本次测试在芯元一FX100全闪NVMe-oF阵列上进行，测试平台为8 × AMD Instinct MI308X（每卡 192 GB HBM，gfx942），2 × AMD EPYC 9654（384 线程），≈1.5 TB 内存，ROCm 7.2，vLLM 0.20.1+rocm721，LMCache（上游主线 2026-06-29 源码编译）。测试模型为Qwen3-Coder-480B-FP8（MoE，权重 ≈450 GB）。

实测结果分析

吞吐提升

在480B生产部署形态长上下文冷恢复负载下，并发8档时KV Cache复用策略将吞吐提升29%，最优工作点并发16档时提升40%，TP4×2全机口径提升35–36%【出处：R2 实测】。

延迟降低

在480B·TP8三档并发下，首token延迟（TTFT）从10.17–35.73s降至7.53–26.35s，降低了26–32%【出处：R2 实测】。

加速倍数

对于无外存重算的加速倍数，KV Cache复用策略将重算基线TTFT p50从149.5s（conc16）降至11.85s，吞吐从4.1 tok/s提升至74.9 tok/s，加速倍数为8.6–20×【出处：R2 实测】。

LMCache并行读补丁效果

LMCache并行读补丁将单卡·并发16·冷读盘（Qwen2.5-32B）的TTFT从37.97s降至9.30s，带宽从0.98 GB/s提升至5.23 GB/s，带宽提升5.3×【出处：R1 实测】。

模型推理加载加速

与NFS相比，KV Cache复用策略将DeepSeek-32B服务加载时间从691s降至112s，加速倍数为6.2×；DeepSeek-70B从1399s降至150s，加速倍数为9.3×【出处：R9 实测（昇腾平台）】。

训练Checkpoint保存加速

对于8卡32B LoRA、每份65.6GB整模型快照，KV Cache复用策略将Checkpoint保存时间从178s降至94s，持续写带宽从3.26 GB/s提升至6.40 GB/s，带宽提升96%【出处：R1 实测】。

结语

通过芯元一实测数据，可以看出KV Cache复用策略在多轮对话场景下具有显著的实际效果，能够有效提升推理吞吐和降低延迟。芯元一将继续致力于KV Cache技术的研发，为用户提供更高效、更可靠的解决方案。

本文要点问答

Q：KV Cache复用策略在多轮对话场景下的效果如何？ A：KV Cache复用策略在多轮对话场景下能够显著提升推理吞吐和降低延迟，例如在480B生产部署形态长上下文冷恢复负载下，并发8档时吞吐提升29%，最优工作点并发16档时提升40%。

Q：KV Cache复用策略如何降低延迟？ A：KV Cache复用策略通过缓存重复使用的键值对，减少了模型推理过程中的计算量，从而降低了延迟。

Q：KV Cache复用策略的加速倍数是多少？ A：KV Cache复用策略的加速倍数因模型和场景而异，例如对于DeepSeek-70B模型，KV Cache复用策略将推理时间从1399s降至150s，加速倍数为9.3×。