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标签:流式推理×
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
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5月14日
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13:26arXiv cs.LG@Victor Norgren
精选70°
传统 Transformer 推理引擎在流式工作负载中,每次查询都需要 O(n) 的预填充成本,随着上下文增长成本急剧上升。本文提出基于状态会话的数据驱动计算模型,通过持久化 KV 缓存增量更新,将预填充移出关键路径,使查询延迟降至 O(|q|),与累积上下文大小无关。Flash Queries 机制利用数据到达间的空闲 GPU 周期预评估注册问题并缓存答案,这在无状态引擎中无法实现。多租户连续批处理调度器支持数十个状态会话在单 GPU 上共存,同时保持完整二次自注意力。在流式市场数据基准测试中,参考实现相比 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、llama.cpp 等传统引擎实现最高 5.9 倍加速,且查询延迟不随上下文增长而增加。
论文推理优化流式推理KV缓存状态会话Flash Queries

推荐理由:流式推理场景(如实时数据监控、金融交易、对话系统)的开发者终于有了降低延迟的可行方案——把预填充移出关键路径,查询延迟与上下文大小解耦。做高吞吐低延迟推理服务的团队值得关注这个新范式。
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