KV Cache分页管理优化大模型推理性能

1. KV Cache分页管理的技术背景

在大型语言模型推理过程中，KV Cache（键值缓存）管理一直是影响性能和资源利用率的关键因素。传统KV Cache采用连续内存分配方式，这种方式在处理固定长度序列时表现尚可，但在实际生产环境中面临三个主要挑战：

首先，预分配策略造成显存浪费。以LLaMA-70B模型为例，当需要支持最大序列长度2048时，即使实际平均序列长度只有512，系统也不得不按照最大长度预分配显存。实测数据显示，这种方式的显存利用率通常不足40%。

其次，可变长度序列导致显存碎片化。在推荐系统等实际场景中，不同请求的输入长度差异可能很大（从几十到上千token不等）。连续分配方式会产生大量内存碎片，使得系统无法充分利用已分配的显存空间。

最后，并发处理能力受限。传统方式下，由于显存分配缺乏灵活性，系统难以高效处理多个并发推理请求。当尝试增加批次大小时，经常会遇到显存不足的问题，即使理论计算资源仍有富余。

2. PagedAttention的核心设计原理

2.1 分块内存管理机制

PagedAttention的创新之处在于借鉴了操作系统虚拟内存的分页思想。具体实现上，它将KV Cache划分为固定大小的内存块（典型值为256个token），通过块表（block_table）进行动态管理。这种设计带来了三个关键优势：

内存块是分配的基本单位，每个块可以独立分配给不同的序列使用。在CANN的实现中，块表使用如下数据结构进行管理：

cpp复制struct BlockTable {
    int32_t block_size;      // 每个内存块的大小（例如256个token）
    int32_t num_blocks;      // 当前分配的块数量
    int32_t* block_ptrs;     // 设备内存块指针数组
    int32_t* sequence_map;   // 序列到块映射表
};

块表维护了逻辑块到物理显存的映射关系，使得不同序列可以共享同一块物理显存。当序列需要扩展时，系统只需分配新的内存块并更新块表，无需像连续分配那样需要整体搬迁数据。

2.2 分块注意力计算

PagedAttention的计算过程也相应调整为块级操作。核心计算逻辑可以分解