理解 KV Cache 与 Prompt Caching：LLM 推理加速的核心机制

摘要

深入解析 LLM 推理中的 KV Cache 原理，說明 Prefill 與 Decode 兩階段如何分別受算力與記憶體限制，並闡述 Prompt Caching 如何透過字首匹配跨請求加速推理。讀者可掌握加速機制核心，理解 Agent 系統中 Cache 設計的重要性。

This article explains KV Cache mechanisms, the difference between Prefill and Decode stages, and how Prompt Caching accelerates LLM inference across requests.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• KV Cache 透過儲存 K/V 向量避免自回歸生成中的重複計算。
• Prompt Caching 利用字首匹配跨請求複用已計算的 KV Cache。

提到的工具與公司

• vLLM
• SGLang
• RadixAttention

適合誰看

正在開發或最佳化 LLM 推理系統、AI Agent 架構的程式開發者與工程師。

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講者

Chaofa Yuan

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