KV 缓存（Key-Value Cache）是大语言模型推理阶段的核心技术：Transformer 模型的注意力机制会为输入的每个 token 生成 Key、V
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KV 缓存（Key-Value Cache）是大语言模型推理阶段的核心技术：Transformer 模型的注意力机制会为输入的每个 token 生成 Key、Value 向量，将其缓存后可避免重复计算，直接降低推理延迟、提升吞吐效率。
而 “卸载至 CPU DDR5 内存及 NVMe 存储” 的本质，是长上下文大模型时代的必然架构选择：GPU 自带的 HBM 显存虽然带宽极高，但容量成本昂贵、总量有限，当模型上下文长度扩展至数万乃至数十万 token、且多任务并发推理时，全量 KV 缓存会远超 HBM 的承载上限。因此行业普遍采用分层存储方案：将最常用的热 KV 缓存留在 HBM 中，将次常用的温 KV 缓存卸载到 CPU 侧的 DDR5 内存，将访问频率最低的冷 KV 缓存进一步下沉到 NVMe 协议的企业级 SSD，形成 “HBM-DDR5-NVMe SSD” 的三级缓存体系。
核心结论是：仅靠 GPU HBM 无法满足大模型推理的 KV 存储需求，DDR5 内存与企业级 SSD 已经从服务器的通用配套部件，进入了 AI 算力的核心承载链路。
总体总结
主题正文
- KV 缓存（Key-Value Cache）是大语言模型推理阶段的核心技术：Transformer 模型的注意力机制会为输入的每个 token
- 生成 Key、Value 向量，将其缓存后可避免重复计算，直接降低推理延迟、提升吞吐效率。
- 而 “卸载至 CPU DDR5 内存及 NVMe 存储” 的本质，是长上下文大模型时代的必然架构选择：GPU 自带的 HBM
- 显存虽然带宽极高，但容量成本昂贵、总量有限，当模型上下文长度扩展至数万乃至数十万 token、且多任务并发推理时，全量 KV 缓存会远超 HBM
- 因此行业普遍采用分层存储方案：将最常用的热 KV 缓存留在 HBM 中，将次常用的温 KV 缓存卸载到 CPU 侧的 DDR5
- 内存，将访问频率最低的冷 KV 缓存进一步下沉到 NVMe 协议的企业级 SSD，形成 “HBM-DDR5-NVMe SSD” 的三级缓存体系。
- 核心结论是：仅靠 GPU HBM 无法满足大模型推理的 KV 存储需求，DDR5 内存与企业级 SSD 已经从服务器的通用配套部件，进入了 AI
- 算力的核心承载链路。