待验证50% 置信事实精确时间
vLLM、SGLang等推理引擎支持将KV向量缓存到显存或内存中，使后续共享前缀的请求跳过重复计算
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/6
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证本地模型的可用内存和显存（VRAM）直接决定可获得的上下文窗口长度，因为推理需在显存中维护 KV Cache69% 相似待验证上下文缓存技术底层依赖KV Cache机制，是vLLM、TensorRT-LLM等主流推理框架的核心优化之一69% 相似待验证推理过程中每个token需要维护KV缓存（Key-Value cache），其显存占用与序列长度和模型层数成正比69% 相似待验证传统LLM推理框架在处理KV Cache时会为每条请求预分配连续的显存块，导致内存碎片和浪费67% 相似待验证归一化流能够直接复用LLM成熟的推理基础设施，包括KV-cache管理、张量并行策略、投机解码等推理加速技术67% 相似
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