NVIDIA Dynamo 助力突破 KV 缓存瓶颈：加速大模型推理新范式

随着大语言模型（LLM）规模持续扩大，推理过程面临越来越大的挑战。模型在生成响应时依赖注意力机制中的关键数据结构——键值缓存（KV Cache），该缓存用于保留上下文信息，但其内存占用随输入长度线性增长，成为GPU内存瓶颈。尤其在长文本对话、深度研究和代码生成等场景中，KV Cache需长时间驻留内存，导致成本高、扩展性差。 NVIDIA Dynamo通过引入KV Cache卸载技术，有效缓解这一问题。该技术可将超出GPU内存容量的KV Cache即时迁移至更经济的存储介质，如CPU内存、本地SSD或远程网络存储。借助NVIDIA NIXL低延迟传输库，Dynamo能实现GPU与外部存储间近乎无感的数据交换，不影响推理连续性。 KV Cache卸载带来多重优势：显著降低GPU内存占用，提升集群并发能力，支持更长上下文窗口；避免重复计算，加快响应速度，改善用户体验；同时减少对额外GPU的需求，降低基础设施成本，使服务更具性价比。 该功能在高并发、长上下文或资源受限场景中尤为有效。Dynamo的KV Block Manager（KVBM）是核心组件，负责统一管理内存与存储资源，支持与不同推理引擎（如vLLM）解耦集成，无需为每个引擎定制存储方案，提升系统灵活性与可扩展性。 Dynamo还与开源系统LMCache深度集成，后者提供跨CPU、本地及远程存储的智能缓存管理能力，支持高效的数据重用与智能淘汰策略，特别适合重复性高的推理任务。 多家存储厂商已验证Dynamo的性能潜力：Vast通过GPU Direct Storage插件实现单H100 GPU高达35 GB/s的传输速率；WEKA基于RDMA零拷贝架构，在八卡DGX系统上达到270 GB/s的总读取带宽，证明其可满足分布式推理的高性能需求。 用户可通过Docker部署KVBM，配置CPU或磁盘缓存空间，结合vLLM启动模型服务，并通过Grafana监控KV缓存的加载、卸载与传输状态。启用LMCache后，还可自定义存储后端，实现灵活配置。 总体而言，NVIDIA Dynamo通过KV Cache卸载技术，为大模型推理提供了高效、低成本的解决方案，推动长上下文、高并发生成式AI应用的规模化落地。