AI 推理术语表

软件栈

HiCache

也称为 SGLang HiCache、hierarchical KV cache、分层 KV cache

先用大白话

HiCache 把 SGLang 的前缀缓存扩展到加速器内存之外,在主机内存和可选的存储后端中保留可复用的注意力状态。

技术定义

HiCache 是 SGLang 的分层 KV-cache 系统,将基于 radix 的前缀复用扩展到加速器内存、实例私有的主机内存及可选的存储层。

工程细节

该系统记录缓存状态所在的层级,并管理加载、预取与回写。命中主机内存后,仍需把状态传入设备才能用于计算。主机内存属于单个推理实例;跨实例复用需要配置具有相应共享范围的存储后端。具体传输实现和可支持的模型状态取决于服务栈。

为什么重要

保留更多前缀可减少长多轮负载中的重复 prefill,但缓存命中能否缩短服务时间,还取决于传输延迟、带宽和驱逐策略。高命中率本身不能证明端到端延迟更低。

如何在 InferenceX 中解读

TPU 文章介绍了 Muse Spark Open 在高并发下通过 TPU-Sync 使用 SGLang HiCache 进行主机 DRAM offload 的配置。这一实测配置并不意味着所有 HiCache 后端或配置都支持相同的加速器与模型组合。

在真实基准中理解这一概念

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