近日,Alluxio 宣布与芝加哥大学 LMCache 实验室开发的 vLLM Production Stack 项目达成战略合作。作为大语言模型(LLM)推理领域的开源项目,vLLM Production Stack 旨在为 LLM 推理提供高效的集群级全栈解决方案。此次合作将深度融合双方技术优势,共同推动新一代 AI 基础设施在 LLM 推理场景中的创新突破。

AI 推理的崛起重塑了数据基础设施需求,相较于传统工作负载呈现出独特挑战。推理场景需满足低延迟、高吞吐量及随机访问能力,从而应对海量读写工作负载。在近期的技术变革背景下,成本效益也成为 LLM 服务基础设施的重要考量。

为满足这些特殊需求,Alluxio 与 vLLM Production Stack 携手推出集成化 KV 缓存管理方案,显著提升 LLM 推理性能。Alluxio 凭借三大核心优势成为 KV 缓存管理的理想解决方案:

  • 通过 DRAM 与 NVMe 混合存储实现容量扩展;
  • 提供统一命名空间、数据管理服务等先进工具;
  • 支持混合云和多云部署。

该联合方案突破传统两级内存管理局限,实现 KV 缓存在 GPU、CPU 及分布式存储层之间的高效共享。通过优化跨存储层级的数据布局与访问机制,为大规模 AI 推理工作负载带来更低延迟、更强扩展性与更优能效表现。

芝加哥大学 LMCache 实验室负责人 Junchen Jiang 表示:“与 Alluxio 的合作使我们能够突破 LLM 推理效能的边界。通过双方技术优势的深度融合,我们正在为 AI 部署搭建更具扩展性和更为优化的基础设施,驱动跨行业应用的创新落地。”

加州大学伯克利分校 Sky Computing 实验室主任 Ion Stoica 教授评价道:“vLLM Production Stack 依托 vLLM 生态系统的开源实践,印证了深度科研如何切实推动应用落地。作为可扩展 vLLM 部署的优化参考架构,该方案在弥合前沿技术创新与企业级 LLM 服务之间的鸿沟方面发挥着关键作用。”

Alluxio 与 vLLM Production Stack 联合方案的核心优势:

缩短首 Token 时延

KV 缓存是提升 LLM 查询用户感知响应速度(Time-To-First-Token)的关键技术。通过存储历史查询请求的完整或部分中间结果,当遇到重复提示词片段时(常见于 LLM 推理场景),可避免重复计算的开销。Alluxio 利用 CPU/GPU 内存与 NVMe 存储,可扩展 LLM 服务系统的中间结果缓存容量,显著降低平均响应时延。

扩展 KV 缓存容量,支持复杂智能体工作流

长上下文窗口是复杂智能体工作流的核心需求。联合方案支持将 KV 缓存灵活存储于 GPU/CPU 内存及分布式缓存层(基于 NVMe 的 Alluxio),为 LLM 长上下文应用场景提供关键支撑。

分布式 KV 缓存共享,减少冗余计算

通过将 KV 缓存存储于 Alluxio 服务层(而非 GPU 本地),预填充器(Prefiller)与解码器(Decoder)可高效共享同一 KV 缓存。联合方案综合 mmap 内存映射与零拷贝技术,实现 GPU 节点与 Alluxio 间的 KV 缓存高效传输,在减少内存复制与 I/O 开销的同时,也显著提升了推理吞吐量。此外,由于 GPU 实例的存储资源有限且成本高昂,该方案在经济效益方面也展现出显著优势。

极具性价比的高性能表现

相比纯 DRAM 方案,联合方案以更低成本实现 KV 缓存容量扩展。Alluxio 利用单位成本更优,整体容量轻松可扩展的 NVMe 存储介质,在通用硬件上即可提供与专用并行文件系统媲美的性能。

Alluxio 技术副总裁范斌表示:“此次合作通过解决高吞吐、低延迟数据访问的核心需求,为 LLM 推理性能提升开辟了新路径。通过优势互补,我们正在攻克 AI 领域最具挑战性的数据与基础设施难题,为广泛的应用场景提供更高效、可扩展且经济实惠的推理解决方案。”

关于 vLLM Production Stack

vLLM Production Stack 项目由芝加哥大学 LMCache 实验室开发,提供了在 vLLM 基础上构建推理技术栈的参考实现,使用户能够:

🚀 无需更改任何应用程序代码即可从单个 vLLM 实例扩展到分布式 vLLM 部署;
💻 通过网络仪表板进行监控;
😄 享受请求路由和 KV 缓存卸载带来的性能优势;
📈 在 AWS、GCP 或任何其他云提供商上轻松部署堆栈。

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Alluxio
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