深度解析 YRCache 多机共享丨打破跨节点 KVCache 缓存壁垒 尽释大规模 GPU 推理集群计算潜能

KVCache（键值缓存）已经成为大模型推理的关键通用技术，其管理策略直接影响着推理效率与成本控制。然而，随着模型参数规模、上下文和用户并发量的快速增长，单节点缓存方案已难以支撑实际业务需求。

为了解决这一问题，焱融科技专门面向 AI 推理场景的 KVCache 管理优化方案——YRCache，创新引入了多机共享缓存机制，通过分层架构与智能管理策略，实现了多机环境下的 KV 缓存高效共享，显著提升了大规模 GPU 集群的整体资源利用率与推理性能。本文将深入探讨焱融 YRCache 多机共享的核心技术创新与实现原理。

推理集群扩展加速，跨节点协同共享成掣肘

当前，业界主流的大模型推理优化方案主要包括 vLLM、TGI、SGLang 等。这些方案在单节点优化方面取得了显著成效，但当从单机场景扩展到多机分布式环境时，它们的局限性便开始凸显，面临着诸多亟待解决的挑战。

vLLM 的 PagedAttention 方案通过分页管理机制，有效优化了单节点 GPU 显存中的 KVCache 利用率，为单机推理性能树立了标杆。然而，这一出色的缓存管理能力仅局限于节点内部。当推理任务扩展至多机环境时，由于缺乏跨节点的缓存共享机制，不同节点在处理相同提示词时仍需在各自的本地显存或存储中重复计算和存储 KVCache，导致集群级的缓存冗余问题异常突出，难以充分发挥集群整体性能。

DeepSpeed-FastGen 的连续批处理与动态分块机制，虽然借助预张量技术提升了吞吐量，但在分布式场景下，各计算节点仍需独立维护 KVCache，无法实现真正的缓存共享。这种独立维护的方式，不仅增加了系统的复杂性，也限制了缓存资源的充分利用。

SGLang 通过 RadixAttention 等技术，在单节点内实现了高效的 KVCache 复用与执行流优化，显著提升了复杂提示词的推理性能。然而，其设计理念本质上侧重于单 GPU 执行引擎的优化，而非面向分布式缓存体系的构建。因此，在需要跨节点、全局缓存共享的大规模集群场景中，SGLang 无法实现不同物理节点间的计算与缓存资源池化，其价值也因此被限制在单个服务器的性能边界之内。

可以看到，这些主流方案在大规模集群推理场景下普遍面临以下挑战：

• 缓存冗余严重：多节点处理相同提示词时，需要重复计算 KVCache，GPU 计算资源严重浪费。

• 容量扩展受限：单节点存储容量有限，长文本或高并发场景下易出现缓存溢出，导致推理中断或性能不稳定。

• 跨节点缓存一致性难保障：多机环境下，缓存数据的一致性和同步面临着网络延迟和并发控制的双重挑战。若缓存数据在不同节点之间出现不一致，可能会导致错误的推理结果，严重影响系统推理的可靠性和可信度。

• 元数据管理复杂：分布式缓存的有效管理和快速检索，需要高效的元数据服务作为支撑。但随着集群规模的增长，元数据管理复杂度也会显著增加。

 YRCache 多机共享：打破跨节点缓存壁垒，尽释大规模 GPU 推理集群计算潜能

面对这些挑战，焱融 YRCache 以“全局共享、分层存储、智能调度”为核心设计理念，打造高效的多机缓存共享体系。其核心目标是打破单节点缓存限制，实现大规模集群跨节点的高效缓存共享和复用。

YRCache 的多维度核心创新

• 统一缓存池抽象：多节点无缝共享访问

YRCache 通过构建逻辑上统一的分布式缓存池，将物理上分散的存储资源进行有效整合，并为多推理节点提供透明、统一的访问接口。应用层无需关心缓存的具体物理位置，即可实现跨节点无差别共享访问。这不仅实现了访问语义的极大简化，也大幅降低了开发与维护复杂度，提升系统的灵活性与扩展能力。

• 多级分层缓存架构：性能和成本双优

YRCache 采用多级缓存架构，根据不同存储介质的性能与特性，在各层级间智能分配与管理缓存数据。为突破单机显存容量瓶颈，YRCache 采用“近端加速、远端扩展”的策略：近端资源为实时推理提供高性能缓存支持，远端存储则作为容量基石，协同支撑长上下文和高并发等关键场景，在保障极速推理性能的同时，有效降低推理成本。

• 分布式元数据管理：缓存查询 “快且准”

YRCache 构建了高效的分布式元数据服务，实现缓存条目的快速定位和精细化访问控制。借助创新的数据分布算法，确保元数据查询的低延迟和高并发处理能力，保障系统能够在复杂多机环境下稳定高效运行，为大规模集群部署提供坚实支撑。

• 智能数据调度：最优资源配置和利用

基于访问模式分析与预测算法，YRCache 能够智能识别热点缓存数据，提前进行预取与动态迁移。通过热度感知机制和访问局部性优化，它能够将高频访问的 KVCache 数据推向至计算近端，有效降低访问延迟，显著提升推理响应速度。通过动态优化数据布局，YRCache 显著增强了系统的整体吞吐能力和实时性能，实现对 KVCache 和计算资源的高效利用。

YRCache 关键技术优势

与传统方案相比，YRCache 在多机共享方面实现了多方面的显著突破，具有明显的技术优势，使其在大模型推理场景中具有广泛的应用前景和重要的价值。

• 消除冗余计算，提升集群整体计算效率

通过跨节点缓存复用，YRCache 有效避免了多节点相同提示词的重复计算，大幅提升集群整体计算效率。实际测试数据显示，在典型集群环境中可减少 50% 以上的重复计算，显著提升系统吞吐性能。

• 突破容量限制，轻松应对长上下文与高并发推理

依托分布式架构的横向扩展能力，YRCache 有效突破单机缓存容量限制，为 KVCache 提供 PB 级可扩展空间，为长上下文和高并发场景提供有力支持。单集群可轻松满足百万级并发会话的缓存需求，即使在大规模推理环境中，也能始终保持稳定、高效的服务性能。

• 全面提升资源利用率，有效降低推理成本

通过全局缓存共享机制，YRCache 显著提升存储与算力资源的整体利用率，减少重复加载与计算带来的资源浪费。在降低单位推理成本的同时，有效提高 GPU 利用率，实现整体基础设施的最优投入产出比。

真实用户价值：大规模集群缓存命中超 40%，推理成本大幅降低

YRCache 多机共享的技术价值不仅仅在理论层面，更在大规模推理集群、长文本处理优化等多个实际业务场景中展现出了显著成效。在典型测试环境中，与原生方案相比在保持响应延迟基本持平的同时，显著提升了系统吞吐能力和资源利用率。

• 大规模推理集群：在集群部署环境下，热门提示词和通用模板的 KVCache 可实现跨用户共享。测试表明，典型生产环境中集群级缓存命中率可达 40% 以上，显著降低 GPU 负载并提升吞吐量。

• 长文本处理：针对长文档分析和多轮对话场景，YRcache 通过缓存共享避免上下文重复处理。实测数据显示，长文档分析场景下首 token 耗时降低超过 80%，大幅改善用户体验。

• 成本效益：通过"存储换计算"的策略，利用分布式存储资源替代昂贵的 GPU 显存，在保证性能的前提下显著降低推理成本。实际部署数据显示，在保证服务质量的前提下，整体推理成本可降低 35-45%。

在大模型推理加速迈向大规模多机集群的趋势下，YRCache 通过合理的架构设计和系统优化，在不增加系统复杂度的前提下，有效解决了多机环境下的 KVCache 管理问题，为行业提供了一条可执行落地的技术路径。未来，我们将进一步优化 YRCache 多机共享机制的兼容性与扩展性，探索跨集群、跨地域的缓存共享方案，为企业级大模型推理服务提供更加完善的基础设施支持。