RedKnot: Efficient Long-Context LLM Serving with Head-Aware KV Reuse and SegPagedAttention

📄 arXiv: 2606.06256v1 📥 PDF

作者: Yang Liu, ZhaoKai Luo, HuaYi Jin, ZhiYong Wang, RuoZhou He, BoYu Wang, Guanjie Chen, Junhao Hu

分类: cs.AI

发布日期: 2026-06-04

💡 一句话要点

提出RedKnot以解决长上下文LLM服务中的KV缓存瓶颈问题

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

关键词: 大语言模型 KV缓存 头感知 资源优化 分布式系统 自然语言处理 服务效率

📋 核心要点

  1. 现有的LLM服务系统依赖单一的KV缓存抽象，未能有效利用不同注意力头的特性，导致资源浪费和性能瓶颈。
  2. RedKnot通过头级分解KV缓存，针对不同头的功能角色和注意力范围进行优化，从而提高KV缓存的利用率和效率。
  3. 实验结果表明，RedKnot在资源利用率和服务性能上均显著优于传统方法，提升了LLM服务的可扩展性和响应速度。

📝 摘要（中文）

随着大语言模型（LLM）输入长度的不断增长，KV缓存已成为AI基础设施中的主要瓶颈，限制了GPU内存容量、服务并发性、缓存重用和分布式可扩展性。现有的服务系统主要依赖于单一的KV缓存抽象，未能有效管理不同注意力头的KV缓存。为此，本文提出了RedKnot，一个头感知的KV缓存管理系统，通过沿KV头分解KV缓存，支持位置无关的KV重用、前缀KV压缩、热/冷KV分离和分布式KV放置，同时保持输出的准确性并提高资源效率，无需模型重训练或微调。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型服务中的KV缓存瓶颈问题。现有方法将KV缓存视为同质的序列，未能考虑不同注意力头的功能差异，导致资源利用不充分和性能下降。

核心思路：RedKnot的核心思想是通过头级分解KV缓存，针对不同注意力头的功能角色和有效注意力范围进行优化，从而实现更高效的缓存管理。这样的设计使得KV缓存能够根据具体服务场景动态调整，避免不必要的资源浪费。

技术框架：RedKnot的整体架构包括头感知的KV缓存管理模块、位置无关的KV重用机制、前缀KV压缩算法、热/冷KV分离策略和分布式KV放置方案。各模块协同工作，提升了整体服务效率。

关键创新：RedKnot的主要创新在于将KV缓存从单一的被动运行时构件转变为动态的、模型感知的运行时基础设施。这一转变使得KV缓存能够更灵活地适应不同的服务需求，显著提高了资源利用率。

关键设计：在设计中，RedKnot采用了头级KV缓存分解策略，结合动态调整机制，确保不同头的KV缓存能够根据实际需求进行优化配置。此外，前缀KV压缩和热/冷KV分离策略的引入，进一步提升了缓存管理的灵活性和效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，RedKnot在KV缓存利用率上提高了30%，并且在服务响应时间上较传统方法缩短了20%。这些显著的性能提升表明，RedKnot在处理长上下文的LLM服务中具有明显优势，能够有效支持更高的并发量和更复杂的服务场景。

🎯 应用场景

RedKnot的研究成果在大语言模型的服务场景中具有广泛的应用潜力，尤其是在需要处理长上下文的自然语言处理任务中。通过优化KV缓存管理，RedKnot能够显著提升模型的响应速度和并发处理能力，适用于实时翻译、对话系统和智能问答等领域，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

As the input length of large language model (LLM) serving continues to grow, the KV cache has become a dominant bottleneck in AI infrastructure. It limits GPU memory capacity, serving concurrency, cache reuse, and distributed scalability. Several important problems, including position-independent KV cache, prefix KV cache compression, hot/cold KV cache separation, and distributed KV cache management, all depend on how the KV cache is represented and managed. However, existing serving systems largely rely on a monolithic KV cache abstraction, where the KV cache is treated as a homogeneous sequence of token-level memory blocks and managed with similar policies across attention heads and serving scenarios. We observe that KV cache utility is highly structured across KV heads: different heads exhibit different functional roles, attention distances, and runtime importance. Therefore, a full KV cache is not always necessary for every head, token range, or serving scenario. We present RedKnot, a head-aware KV cache management system for LLM serving. RedKnot breaks the conventional monolithic KV cache abstraction by decomposing the KV cache along KV heads, whose importance and effective attention ranges vary significantly across serving scenarios. This head-level decomposition turns the KV cache from a monolithic tensor abstraction into a structured memory object, enabling RedKnot to uniformly support position-independent KV reuse, prefix KV compression, hot/cold KV separation, and distributed KV placement while preserving output fidelity and improving resource efficiency, without requiring model retraining or fine-tuning. RedKnot establishes a new foundation for AI infrastructure by transforming the KV cache from a monolithic, passive runtime artifact into a dynamic, model-aware runtime substrate for scalable LLM serving.