Towards Efficient Key-Value Cache Management for Prefix Prefilling in LLM Inference

📄 arXiv: 2505.21919v1 📥 PDF

作者: Yue Zhu, Hao Yu, Chen Wang, Zhuoran Liu, Eun Kyung Lee

分类: cs.ET, cs.AI, cs.DC

发布日期: 2025-05-28

备注: This paper has been accepted at IEEE Cloud 2025 as WIP paper. The final version will appear in IEEE Xplore

💡 一句话要点

针对LLM推理中前缀预填充，提出高效的Key-Value缓存管理方案

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: Key-Value缓存 LLM推理 前缀预填充 缓存管理 元数据管理

📋 核心要点

  1. 大型语言模型推理中，Key-Value缓存管理效率直接影响性能，现有方法在处理前缀预填充时存在不足。
  2. 该研究分析了真实KVC访问模式，并评估了现有KVC存储系统，旨在寻找更优的元数据管理方案。
  3. 研究结果揭示了现有方案的局限性，并为设计更高效的分布式缓存系统提供了设计方向。

📝 摘要（中文）

随着具有扩展上下文窗口的大型语言模型（LLM）日益普及，高效的Key-Value缓存（KVC）管理对于优化推理性能至关重要。检索增强生成（RAG）和智能代理等推理工作负载表现出很高的缓存可重用性，因此高效缓存对于减少冗余和提高速度至关重要。我们使用公开可用的跟踪数据分析了真实的KVC访问模式，并评估了商业Key-Value存储（如Redis）和最先进的基于RDMA的系统（CHIME和Sherman）的KVC元数据管理能力。我们的工作表明，目前缺乏针对KVC预填充的定制存储解决方案，强调了需要一个高效的分布式缓存系统，该系统具有针对LLM工作负载优化的元数据管理，并为设计改进的KVC管理系统以实现可扩展、低延迟的推理提供了见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）推理过程中，特别是前缀预填充阶段，Key-Value缓存（KVC）管理效率低下的问题。现有方法，如Redis和基于RDMA的系统（CHIME、Sherman），在处理LLM推理的特定KVC访问模式时，无法充分利用缓存重用性，导致冗余计算和延迟增加。

核心思路：论文的核心思路是通过分析真实世界的KVC访问模式，识别LLM推理工作负载的特点，从而发现现有KVC存储系统在元数据管理方面的不足。基于这些分析，论文旨在为设计更高效的分布式缓存系统提供指导，该系统能够更好地适应LLM推理的需求，实现可扩展和低延迟的推理。

技术框架：论文主要通过以下步骤进行研究：1) 使用公开可用的跟踪数据分析真实世界的KVC访问模式。2) 评估商业Key-Value存储（如Redis）和最先进的基于RDMA的系统（CHIME和Sherman）的KVC元数据管理能力。3) 基于分析和评估结果，识别现有方案的不足，并为设计改进的KVC管理系统提供见解。

关键创新：论文的关键创新在于对LLM推理中KVC访问模式的深入分析，并将其与现有KVC存储系统的性能进行对比。这种分析揭示了现有系统在处理LLM推理工作负载时的局限性，为设计更高效的缓存管理系统提供了有价值的指导。论文强调了针对LLM推理定制KVC管理方案的必要性。

关键设计：论文侧重于对现有系统的评估和分析，并未提出新的KVC管理系统设计。然而，论文的分析结果为未来的KVC管理系统设计提供了关键的设计方向，例如，如何更好地利用缓存重用性，如何优化元数据管理以降低延迟，以及如何实现可扩展的分布式缓存系统。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该研究通过分析真实世界的KVC访问模式，揭示了现有KVC存储系统在处理LLM推理工作负载时的不足。评估结果表明，现有系统无法充分利用缓存重用性，导致性能瓶颈。这些发现为设计更高效的KVC管理系统提供了重要的依据，并指明了未来的研究方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要高效LLM推理的场景，例如检索增强生成（RAG）、智能代理、对话系统等。通过优化KVC缓存管理，可以显著降低推理延迟，提高系统吞吐量，从而提升用户体验和降低运营成本。未来的影响包括加速LLM在各行业的应用，并推动相关硬件和软件技术的发展。

📄 摘要（原文）

The increasing adoption of large language models (LLMs) with extended context windows necessitates efficient Key-Value Cache (KVC) management to optimize inference performance. Inference workloads like Retrieval-Augmented Generation (RAG) and agents exhibit high cache reusability, making efficient caching critical to reducing redundancy and improving speed. We analyze real-world KVC access patterns using publicly available traces and evaluate commercial key-value stores like Redis and state-of-the-art RDMA-based systems (CHIME [1] and Sherman [2]) for KVC metadata management. Our work demonstrates the lack of tailored storage solution for KVC prefilling, underscores the need for an efficient distributed caching system with optimized metadata management for LLM workloads, and provides insights into designing improved KVC management systems for scalable, low-latency inference.