vLLM V1的实现⑤：KVConnector

本文讨论了vLLM V1中引入的KVConnector架构，旨在解决KV缓存的内存限制，尤其是在处理长上下文或大批量大小时。作者强调了KV缓存过度消耗内存可能导致频繁的重新计算和降低吞吐量。本文可能深入探讨KVConnector的技术细节，以及它如何优化内存使用以提高vLLM的性能。理解KVConnector对于优化大型语言模型推理至关重要，尤其是在资源受限的环境中。本文是系列文章的一部分，表明对vLLM V1的功能进行了全面的探索。

• •KV缓存内存消耗是LLM推理的瓶颈。
• •KVConnector是vLLM V1中的一种架构，旨在解决此瓶颈。
• •KVConnector旨在通过优化内存使用来提高吞吐量。