摘要 LMCache的Blending（融合）功能，其思想源于荣获学术大奖的“CacheBlend”研究项目 1，代表了大型语言模型（LLM）推理服务中一项关键的范式转变。它超越了传统的、仅限于前缀的KV缓存（Key-Value Cache）复用模式，旨在实现一种更强大、更灵活的非前缀知识融合模型，专为加速如检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）等复杂工作负载而设计。其核心机制在于，能够将任意文本块预先计算生成的KV缓存，在新的、任意位置的提示（Prompt）中进行复用，仅需进行少量的位置编码校正和局部重计算。 然而，本报告的深度分析揭示了一个关 …
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LMCache项目深度技术剖析：大语言模型推理加速
作者: 輕微
日期: 2025/08/08
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I. 引言与架构背景 本章节旨在为LMCache项目建立坚实的技术背景，将其定位为一个深度集成于特定高性能大语言模型（LLM）服务生态系统中的关键组件，而非一个孤立的工具。我们将追溯其从学术研究到当前角色的演进历程，并重点阐述其与vLLM项目之间共生共荣的紧密关系。 A. 项目起源：从芝加哥大学到vLLM生产级技术栈 LMCache项目源于芝加哥大学的LMCache实验室，由助理教授Junchen Jiang领导 。其核心技术，如 CacheGen和CacheBlend，是学术研究论文的直接产物，这为该项目奠定了坚实的理论基础 。该项目是LMCache团队（芝加哥大学）与vLLM团队（加州大学 …
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