KV快取卸載技術，如何降低AI推理對高效能記憶體依賴？

Question

Accepted Answer

KV快取卸載技術透過分層儲存架構，重塑AI推理的記憶體經濟學

KV快取卸載技術的核心在於其創新的儲存分層策略，藉由將AI推理過程中優先級較低的快取數據，從昂貴且容量有限的高效能記憶體（如HBM、GDDR）轉移至成本效益更高、容量更大的QLC SSD，直接降低了對高階記憶體的依賴，進而提升整體模型推理的效率與經濟性。
卸載低優先級數據，釋放高階記憶體頻寬

此技術的關鍵機制在於識別並遷移AI推理工作負載中，對即時性要求相對較低的快取資料。例如，在DeepSeek等中國AI企業的實際應用中，這項技術被用於將AI模型推理過程中，非關鍵性的快取數據（KV cache）移出HBM或GDDR。這些被卸載的數據雖然在模型運作過程中仍有其作用，但並非持續且即時的存取需求。透過將這些數據暫存於高速、大容量的QLC SSD，得以有效釋放HBM和GDDR的寶貴頻寬與容量，讓它們能更專注於處理對延遲極為敏感的核心運算任務。
降低硬體成本，提升推理經濟效益

高階記憶體如HBM與GDDR的製造成本高昂，且其容量通常受限於封裝與設計的物理極限。KV快取卸載技術透過引入QLC SSD作為輔助儲存層，顯著降低了對這些高成本元件的總體需求。當AI模型需要存取先前卸載的低優先級數據時，可以從QLC SSD讀取，這雖然可能引入微小的延遲，但相較於額外購買更多高階記憶體模組，其總體成本效益卻大幅提升。花旗研究預期，至2027年，持續學習技術的普及將推升企業級SSD需求年增52.9%，顯示了對更大容量、更具成本效益儲存解決方案的結構性需求正在快速成長。

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