KV緩存路由：減少冗餘嘅LLM預填工作

當你嘅LLM流量中重複嘅提示前綴不斷出現時，KV緩存路由就變得好重要。如果正確嘅請求落喺正確嘅副本上，服務引擎可以重用緩存嘅注意力狀態，而唔需要一再重新計算相同嘅預填充token。.

呢聽起嚟似係基礎設施嘅細節，但好快就會變成產品問題。長系統提示、RAG上下文、少量示例同多輪對話歷史可以令預填充工作變得昂貴。當每個副本都重新計算相同嘅前綴時，團隊需要付出延遲、GPU時間同容量規劃嘅代價。.

ShareAI為開發者提供一個API，覆蓋150+模型、市場可見性、路由同故障切換。KV緩存路由位於模型服務基礎設施內嘅下一層。對於ShareAI讀者嚟講，有用嘅結論好簡單：喺AI堆棧嘅每一層，從模型選擇到邊個GPU副本處理重複提示，路由決策都好重要。.

點解KV緩存路由重要

喺LLM推理過程中，模型首先喺預填充階段處理輸入提示。佢會建立一個鍵值緩存，通常叫做KV緩存，咁後續生成嘅token可以回顧已經處理過嘅上下文。.

前綴緩存允許服務引擎喺後續請求共享相同提示開頭時重用嗰個緩存。 vLLM自動前綴緩存文檔 描述咗呢個過程，通過重用共享前綴嘅KV緩存，令新請求可以跳過共享部分嘅計算。. SGLang前綴緩存 使用咗一個相關嘅概念，去共享常見token序列嘅KV緩存。.

呢對於好多請求以相同方式開始嘅工作負載特別重要：例如帶有大型系統提示嘅支持代理、使用重複文檔片段嘅RAG應用、帶有倉庫指令嘅編碼代理，或者跨輪攜帶對話歷史嘅聊天產品。.

當輪循分配失效

前綴緩存喺一個副本上最簡單。同一個進程可以見到重複嘅前綴，並且如果有內存可用，可以重用佢嘅緩存。問題喺服務橫向擴展時出現。.

使用標準嘅輪循負載均衡器，第一個請求可能喺副本A上加熱緩存，而第二個帶有相同前綴嘅請求落喺副本B。副本B冇嗰個緩存狀態，所以佢會重新計算相同嘅預填充工作。第三個請求可能去到副本C，再次未命中。.

當副本數量增加時，簡單嘅負載均衡可能會將相關請求分散到更多機器上。模型服務艦隊可能睇起嚟係平衡嘅，但前綴緩存命中率下降。呢就係KV緩存路由試圖解決嘅問題。.

三個實用嘅路由層次

1. 會話親和性

會話親和性會將同一個用戶、工作空間、租戶或者會話嘅流量路由到同一個副本。呢個係多輪對話最簡單嘅開始點，因為後續提示通常會分享之前嘅上下文。.

取捨係用戶身份唔一定同提示相似度一樣。兩個用戶可能分享同一個長系統提示，但仍然會被路由到唔同嘅副本。當副本被添加或者移除時，會話親和性亦可能會受到干擾。.

2. 前綴哈希路由

前綴哈希路由使用提示本身作為路由鍵。路由器會哈希提示嘅穩定開頭，並將匹配嘅前綴發送到同一個副本。.

呢個方法喺重複嘅系統提示、少量示例或者共享檢索上下文比用戶身份更重要嘅情況下效果更好。難嘅地方係選擇前綴邊界。如果哈希包括時間戳、請求ID或者用戶特定字段，路由鍵會碎片化，緩存重用會崩潰。.

3. 緩存事件感知路由

最先進嘅方法係追蹤邊個緩存塊喺邊個副本上存在，然後將每個請求路由到緩存重疊最好嘅副本，同時考慮負載。 llm-d 路由器項目 描述咗一個端點選擇器，喺選擇請求去邊度時會考慮KV緩存位置、本身負載同優先級。.

呢個方法比較複雜，但對於高吞吐量嘅艦隊，緩存未命中被測量、昂貴同頻繁嘅情況，呢個係正確嘅方向。.

何時跳過

KV緩存路由唔一定值得呢個複雜性。當提示短、基本唯一或者喺批量處理中結構重複少嘅情況下，佢唔係好適合。.

文檔摘要、創意生成、一次性提取同好多異步批量任務可能冇足夠嘅共享前綴重疊去證明使用緩存感知路由嘅合理性。喺呢啲情況下，普通負載均衡可能會更簡潔。.

實際測試係測量：緩存命中率、第一個token嘅時間、吞吐量、隊列深度、GPU記憶體壓力同每個完成任務嘅成本。如果緩存感知路由冇改變呢啲數據，先修正提示結構。.

呢個點同ShareAI配合

ShareAI係一個AI市場同API，唔係你GPU集群入面嘅模型服務負載均衡器。開發者用ShareAI通過一個API訪問多個模型，比較市場信號、路由請求、管理使用量，當路由性能下降時進行故障轉移。.

呢個仍然令KV緩存路由相關。如果你運行自己嘅推理堆棧，佢幫你問更好嘅基礎設施問題。如果你使用托管模型，佢幫你評估點解兩條有相似模型名嘅路由喺實際工作負載下可能表現唔同。.

對於建設者，呢個亦都同定價有關。一個有長提示、重複RAG上下文或者代理循環嘅應用可以創造非常唔均勻嘅AI使用量。ShareAI Builder讓應用程序擁有者通過ShareAI路由AI推理流量，設置利潤或者附加費，讓客戶支付ShareAI嘅路由使用費，並根據生成嘅使用量每月收到付款。應用程序本身仍然喺ShareAI外面建設。.

對於模型選擇同路由評估，從 來自ShareAI模型市場. 。對於實施基礎，用 ShareAI API參考.

KV緩存路由檢查表

• 將穩定嘅提示內容放喺前面：系統提示、工具規則、例子同重複上下文。.
• 將動態字段放喺後面：時間戳、請求ID、用戶特定事實同一次性指令。.
• 喺路由更改之前同之後測量緩存命中率。.
• 一齊觀察第一個token嘅時間、吞吐量、隊列深度同VRAM壓力。.
• 喺構建緩存事件感知路由之前，先從前綴哈希路由開始。.
• 按工作負載分割路由規則，而唔係強制一個全局策略。.
• 喺應用程序層面保持成本同延遲可見，而唔係只喺推理集群內部。.

常見問題

咩係KV快取路由？

KV快取路由係一種路由策略，將有重複提示前綴嘅請求發送到可能已經持有匹配KV快取嘅副本。目標係減少冗餘嘅預填計算。.

KV快取路由同前綴快取有咩唔同？

前綴快取係模型服務引擎能夠重用共享提示前綴嘅快取狀態。KV快取路由係一種流量分配策略，幫助匹配嘅請求落到已經存在快取狀態嘅地方。.

點解輪循路由會影響前綴快取？

輪循路由將請求分散到副本，但唔知道邊個副本有邊個快取前綴。一個重複嘅提示可能會錯過快取，只因為佢落到咗唔同嘅副本。.

邊啲工作負載最受益於KV快取路由？

多輪對話、RAG、編碼代理、支援代理、少量示例提示同有長共享系統提示嘅應用係最強嘅候選，因為佢哋重用咗大量嘅提示前綴。.

咩時候應該跳過KV快取路由？

當提示短、主要係獨特嘅，或者係批量導向且結構重複少嘅情況下跳過。呢啲情況下，路由嘅複雜性可能冇乜價值。.

vLLM同SGLang支援前綴快取嗎？

支援。vLLM文件記錄咗自動前綴快取，SGLang文件記錄咗共享KV快取喺常見嘅標記序列中嘅前綴快取。當涉及多個副本時，服務引擎仍然需要路由幫助。.

KV快取路由同語義快取係咪一樣？

唔係。KV快取路由係喺推理服務中處理精確或近似結構前綴重用。語義快取係基於意思存儲同重用響應或者中間結果，通常使用嵌入或者相似度閾值。.

ShareAI係咪取代咗支持KV快取嘅負載均衡器？

唔係。ShareAI係AI市場同API層，用嚟提供模型訪問、路由、故障轉移、使用同埋計費。KV-cache-aware路由係低層模型服務基礎設施，畀啲團隊操作推理副本。.

建設者應該點樣睇KV緩存路由？

建設者應該將緩存行為視為AI重度應用程式入面嘅一個成本驅動因素。如果佢哋嘅應用程式使用唔均勻，ShareAI可以幫助路由同埋貨幣化嗰啲AI流量，同時應用程式仍然喺ShareAI外面建設同擁有。.

團隊喺改變路由之前應該測量咩？

測量緩存命中率、第一個token嘅時間、吞吐量、隊列深度、VRAM壓力、每個任務嘅成本同埋輸出質量。路由改變應該改善工作負載，而唔係淨係改善儀表板。.

KV緩存路由可以減少AI API成本嗎？

它可以減少團隊自己服務模型嘅基礎設施成本，因為更少冗餘嘅預填工作可以改善GPU效率。對於托管API，效果取決於供應商係咪喺價格或性能上暴露嗰啲節省。.