不止于量化：最新综述用「时-空-构」三维视角解构KV Cache系统级优化

来源：市场资讯

（来源：机器之心）

随着 LLM 向 1M 上下文演进，KV cache（键值缓存）已成为制约推理服务效率的核心瓶颈。自回归生成的特性使得模型必须存储历史 token 的 key-value 状态（即 KV cache）以避免重复计算，但 KV cache 的显存占用随着上下文长度的增长而膨胀，带来显著的内存瓶颈。

过去两年，关于 KV cache 的优化工作爆炸式增长，包括调度、迁移、压缩等策略层出不穷。然而，现有综述主要聚焦于 LLM 推理或服务的整体效率，大多仅将 KV cache 作为其中一个子模块作简要讨论。

近期，来自墨尔本大学和华中科技大学的研究者们发布了一篇深度综述，从 MLSys 的思维出发，用一套新颖的「时间 - 空间 - 结构」系统行为视角对 KV cache 优化方法进行了系统性梳理与深入分析，并将相关资源整理成了持续维护的 Awesome 资源库，方便研究者与从业人员快速定位与落地。

• 论文地址: https://doi.org/10.36227/techrxiv.176046306.66521015/v3

• 项目地址: https://github.com/jjiantong/Awesome-KV-Cache-Optimization

什么是「 sKis」？

为了提供更聚焦的视角和理解，作者们首先在综述中定义了 sKis 的边界：在推理服务阶段，以 KV cache 为核心优化对象，在不依赖模型重训或结构修改的前提下，提升吞吐、延迟等核心系统指标。

从「系统行为」看 KV Cache

聚焦于 sKis，该综述创新性地提出以系统行为的视角来组织 KV cache 优化技术：不是按具体流程、框架、算法来划分，而是按优化策略在系统中发生的时间、空间、结构三个维度的行为来划分，从而更容易对齐工程实现与组合策略。

• 执行与调度（时间维度）：KV 什么时候被访问和计算？该分类关注执行过程与调度。例如设计以 KV 为中心的调度策略，采用流水线来掩盖延迟，或者根据不同硬件的特性适配操作等。

• 放置与迁移（空间维度）：KV 放在哪里、如何迁移？该分类关注数据的存储。例如在 GPU、CPU、SSD 构成的存储层级中如何使热点 KV 留在 GPU 显存中，或者在分布式或异构的计算设备中设计迁移策略等。

• 表示与留存（结构维度）：KV 长什么样？该分类关注数据表示。这是目前最拥挤的赛道，包括量化、驱逐等论文密集的子领域，旨在直接减少 KV cache 的物理体积。

基于上述三个维度，该综述将现有工作归纳为 7 个二级类别，具体包括：以 KV 为中心的调度（KVS）、流水线与重叠（OVLP）、硬件感知的执行（HAE）、跨内存层级的 KV 编排（MHO）、跨计算设备的 KV 编排（CDO）、KV cache 压缩（KVCC）、KV cache 留存管理（KVRM）。

该论文不仅详细梳理了每个维度下的不同类型和技术方法，还为每一类提炼了关键要点、局限与权衡，给出了可落地的实用指导。

深度洞察与开放挑战

这篇综述最有价值的部分之一，在于作者们对百余篇论文进行了全局交叉分析，从而归纳了 7 大关键观察，并引发了 6 大开放挑战。

首先，作者们对文献进行了跨行为共现分析，以揭示不同维度的 KV 行为之间的内在联系和协同模式；此外，作者们深入分析了 KV 行为和优化目标的作用关系，并统计了文献中对相关优化指标的实际关注情况。

基于以上两类交叉分析，作者们揭示了当前领域的 7 大关键观察，例如什么组合是最常见的协同模式？结构维度（如量化）虽然论文最多，为什么往往沦为系统中的「孤岛」？

基于关键观察，作者们进一步提炼了 6 大开放挑战，例如在追求效率的同时，我们虽然常常会关注到对其质量的影响，但是否往往忽视了可信度（trustworthiness）的隐形崩塌？该综述中对每一个观察和挑战都给出了具体的分析和思路，期待能激发社区向着更加高效与可信的 LLM 服务系统的持续探索！

资源分享：Awesome-KV-Cache-Optimization 资源库

为了方便社区追踪这一飞速发展的领域的最新进展，论文作者同步维护了一个 Awesome 风格的资源库，收录并持续更新 sKis 领域的最新论文和代码实现。希望这个资源库能让你少走弯路！

• 地址：https://github.com/jjiantong/Awesome-KV-Cache-Optimization

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