FlashAttention 推理吞吐与 KV Cache 治理（2025）

vLLM/FlashAttention 推理吞吐与 KV Cache 治理（2025）一、内存与缓存KV Cache：统一管理键值缓存（KV Cache），减少重复计算与显存占用。切片：对长序列进行分块；避免单请求占满资源。二、批处理与调度Batch：合并并发请求形成批处理（Batch）；平衡吞吐与首帧延迟。调度：优先级调度与公平队列；避免饥饿。三、算子与优化FlashAttention：使用高效注意力算子提升吞吐（FlashAttention）。量化与张量并行：按模型与硬件选择策略；观测精度与性能权衡。四、观测与回滚指标：吞吐、延迟分布、显存占用、命中率；形成基线。回滚：异常时降级算子或关闭批处理；保证稳定。注意事项关键词（vLLM、FlashAttention、KV Cache、Throughput、Batch）与正文一致。分类为“AI/推理/性能”，不超过三级。参数与策略需在代表性数据集与负载下验证。