2026 奇点智能技术大会 · 议题前瞻演讲嘉宾李沛霖KTransformers 项目负责人大会时间2026年11月20-21日 · 北京万达文华酒店一、长上下文推理从奢侈品到必需品2024-2025 年大模型的上下文窗口从 4K 迅速扩展到 128K、256K、甚至 1M tokens。长上下文能力不再是炫技而是刚需场景典型上下文长度业务价值代码库理解50K-200K跨文件依赖分析、架构重构建议法律合同审查30K-100K多份合同条款交叉比对学术论文分析20K-50K全文理解、实验复现、方法评估多轮对话历史10K-50K长期记忆、个性化回复视频理解100K-500K长视频内容摘要、时序事件分析基因组分析200K-1M基因序列比对、变异检测核心挑战上下文长度每增加 1xKV Cache 内存占用增加 1x注意力计算复杂度增加 O(n²)。128K 上下文的推理成本是 4K 的1024 倍。二、KTransformers 的核心创新2.1 项目定位KTransformers 是面向长上下文推理的开源优化框架核心目标是在消费级硬件24GB 显存上实现 128K 上下文的高效推理。指标基线vLLMKTransformers提升最大上下文32K24GB 显存128K24GB 显存4x128K 首 token 延迟120s15s8x128K 吞吐tok/s12453.75x显存占用128KOOM18GB可用支持模型Llama/QwenLlama/Qwen/DeepSeek扩展2.2 三大核心技术┌─────────────────────────────────────────┐ │ 技术一稀疏注意力Sparse Attention │ │ - 局部密集注意力 全局稀疏注意力 │ │ - 从 O(n²) 降到 O(n log n) │ ├─────────────────────────────────────────┤ │ 技术二KV Cache 压缩与分页 │ │ - 动态量化INT8/INT4 │ │ - 内存分页管理类似 OS 虚拟内存 │ │ - 热点 KV 缓存冷态 KV 换出 │ ├─────────────────────────────────────────┤ │ 技术三计算-内存协同调度 │ │ - 层间流水线并行 │ │ - 异步预取与计算重叠 │ │ - 动态批处理连续批处理 长度分组 │ └─────────────────────────────────────────┘三、稀疏注意力从全连接到局部密集3.1 注意力模式的观察李沛霖团队在长上下文推理中发现一个关键现象90% 的注意力权重集中在局部窗口 4K和少数关键 token 1%上。这意味着全量计算 O(n²) 的注意力是极大的浪费。3.2 稀疏注意力架构# KTransformers 稀疏注意力实现classSparseAttention(nn.Module):def__init__(self,config):super().__init__()self.hidden_sizeconfig.hidden_size self.num_attention_headsconfig.num_attention_heads self.local_window_sizeconfig.local_window_size# 局部窗口4Kself.global_token_ratioconfig.global_token_ratio# 全局 token 比例1%# 局部注意力滑动窗口self.local_attentionLocalSlidingWindowAttention(window_sizeself.local_window_size,num_headsself.num_attention_heads,)# 全局注意力选择关键 tokenself.global_token_selectorGlobalTokenSelector(selection_strategyattention_score,# 基于注意力分数选择top_k_ratioself.global_token_ratio,)self.global_attentionGlobalAttention(num_headsself.num_attention_heads,)# 融合层self.fusionAttentionFusion(local_dimself.hidden_size,global_dimself.hidden_size,output_dimself.hidden_size,)defforward(self,hidden_states,attention_mask,past_kvNone):batch_size,seq_len,_hidden_states.shape# 1. 局部注意力每个 token 只关注局部窗口local_outputself.local_attention(hidden_states,window_sizeself.local_window_size,)# 2. 全局 token 选择ifseq_lenself.local_window_size:global_indicesself.global_token_selector.select(hidden_states,attention_scoreslocal_output.attention_scores,top_kint(seq_len*self.global_token_ratio),)# 3. 全局注意力仅对选中的全局 token 计算global_hiddenhidden_states[:,global_indices,:]global_outputself.global_attention(global_hidden,queryhidden_states,# 所有 token 查询全局信息)# 4. 将全局注意力输出散射回原始位置global_scatteredtorch.zeros_like(local_output)global_scattered[:,global_indices,:]global_outputelse:global_scatteredtorch.zeros_like(local_output)# 5. 融合局部和全局注意力outputself.fusion(local_output,global_scattered)returnoutputclassLocalSlidingWindowAttention(nn.Module):局部滑动窗口注意力每个 token 只关注左右 window_size/2 个 tokendefforward(self,hidden_states,window_size):batch_size,seq_len,hidden_sizehidden_states.shape# 创建局部注意力掩码# mask[i, j] True if |i - j| window_size / 2local_masktorch.zeros(seq_len,seq_len,dtypetorch.bool)foriinrange(seq_len):startmax(0,i-window_size//2)endmin(seq_len,iwindow_size//21)local_mask[i,start:end]True# 应用局部掩码的注意力attention_scorestorch.matmul(hidden_states,hidden_states.transpose(-2,-1))attention_scoresattention_scores.masked_fill(~local_mask,float(-inf))attention_probsF.softmax(attention_scores,dim-1)outputtorch.matmul(attention_probs,hidden_states)returnAttentionOutput(outputoutput,attention_scoresattention_scores,)classGlobalTokenSelector(nn.Module):全局 token 选择器选择最重要的 token 参与全局注意力defselect(self,hidden_states,attention_scores,top_k): 基于注意力分数选择全局 token - 高注意力分数 被很多 token 关注 重要 - 同时考虑位置信息开头和结尾通常重要 # 计算每个 token 的被关注度列求和attention_importanceattention_scores.sum(dim1)# [batch, seq_len]# 位置重要性开头系统提示和结尾最近上下文seq_lenhidden_states.size(1)position_importancetorch.zeros(seq_len)position_importance[:100]1.0# 开头 100 个 tokenposition_importance[-100:]1.0# 结尾 100 个 token# 综合评分combined_scoreattention_importanceposition_importance.unsqueeze(0)# 选择 top-k_,top_k_indicestorch.topk(combined_score,ktop_k,dim-1)returntop_k_indices3.3 稀疏注意力复杂度分析注意力类型计算复杂度内存复杂度128K 场景全量注意力O(n²)O(n²)16.4B 操作不可行局部注意力O(n × w)O(n × w)512M 操作w4K全局注意力O(n × g)O(n × g)128M 操作g1%稀疏注意力局部全局O(n × (w g))O(n × (w g))640M 操作可行四、KV Cache 压缩与分页管理4.1 KV Cache 的内存压力对于 128K 上下文、70B 参数模型KV Cache 大小 2 (KV) × num_layers × num_heads × head_dim × seq_len × batch_size × sizeof(float16) 2 × 80 × 64 × 128 × 131072 × 1 × 2 bytes 327.68 GB327GB 显存需求——远超任何单卡显存容量。4.2 动态量化压缩# KV Cache 动态量化classKvCacheQuantizer:def__init__(self,quantization_bits8):self.bitsquantization_bits self.scale_methodper_channel# per_channel / per_token / per_headdefquantize(self,kv_cache:torch.Tensor)-QuantizedKVCache: 将 FP16 KV Cache 量化为 INT8/INT4 Args: kv_cache: [batch, num_layers, 2, num_heads, seq_len, head_dim] Returns: QuantizedKVCache: 量化后的 KV Cache 缩放因子 ifself.scale_methodper_channel:# 按通道计算缩放因子min_valkv_cache.min(dim-1,keepdimTrue)[0]max_valkv_cache.max(dim-1,keepdimTrue)[0]scale(max_val-min_val)/(2**self.bits-1)# 量化quantizedtorch.round((kv_cache-min_val)/scale).clamp(0,2**self.bits-1).to(torch.uint8ifself.bits8elsetorch.int32)returnQuantizedKVCache(dataquantized,scalescale,zero_pointmin_val,bitsself.bits,)elifself.scale_methodper_token:# 按 token 计算缩放因子更精细但开销更大min_valkv_cache.min(dim-1,keepdimTrue)[0].min(dim-2,keepdimTrue)[0]max_valkv_cache.max(dim-1,keepdimTrue)[0].max(dim-2,keepdimTrue)[0]scale(max_val-min_val)/(2**self.bits-1)quantizedtorch.round((kv_cache-min_val)/scale).clamp(0,2**self.bits-1).to(torch.uint8ifself.bits8elsetorch.int32)returnQuantizedKVCache(dataquantized,scalescale,zero_pointmin_val,bitsself.bits,)defdequantize(self,quantized_cache:QuantizedKVCache)-torch.Tensor:反量化回 FP16returnquantized_cache.data.float()*quantized_cache.scalequantized_cache.zero_pointdataclassclassQuantizedKVCache:data:torch.Tensor# INT8 or INT4scale:torch.Tensor# FP16zero_point:torch.Tensor# FP16bits:intpropertydefmemory_size(self)-int:计算实际内存占用data_sizeself.data.numel()*self.bits//8meta_sizeself.scale.numel()*2self.zero_point.numel()*2# FP16returndata_sizemeta_size4.3 内存分页管理# KV Cache 内存分页管理类似 OS 虚拟内存classPagedKvCache:def__init__(self,page_size256,max_pages10000):self.page_sizepage_size# 每页 token 数self.max_pagesmax_pages# 页表逻辑页号 - 物理页号self.page_table{}# {layer_id: {logical_page: physical_page}}# 物理页存储self.physical_pages{}# {physical_page_id: page_data}# 空闲页列表self.free_pageslist(range(max_pages))# 页使用统计用于 LRU 换出self.page_access_countdefaultdict(int)self.page_last_access{}defallocate_pages(self,layer_id,num_tokens):为指定层分配页num_pages(num_tokensself.page_size-1)//self.page_size allocated_pages[]foriinrange(num_pages):ifnotself.free_pages:# 无空闲页需要换出self._evict_page()physical_pageself.free_pages.pop(0)logical_pagelen(self.page_table.get(layer_id,{}))iflayer_idnotinself.page_table:self.page_table[layer_id]{}self.page_table[layer_id][logical_page]physical_page allocated_pages.append(physical_page)returnallocated_pagesdefget_kv(self,layer_id,token_positions):获取指定 token 位置的 KV Cache# 计算涉及的页pages_neededset()forposintoken_positions:logical_pagepos//self.page_size pages_needed.add(logical_page)# 收集 KV 数据kv_data[]forlogical_pageinpages_needed:physical_pageself.page_table[layer_id][logical_page]# 更新访问统计self.page_access_count[physical_page]1self.page_last_access[physical_page]time.time()# 如果页在内存中直接读取ifphysical_pageinself.physical_pages:kv_data.append(self.physical_pages[physical_page])else:# 页被换出需要换入self._swap_in(physical_page)kv_data.append(self.physical_pages[physical_page])returntorch.cat(kv_data,dim2)# 按 seq_len 维度拼接def_evict_page(self):换出最少使用的页# LRU 策略选择最久未访问的页lru_pagemin(self.page_last_access.items(),keylambdax:x[1])[0]# 将页数据写入 CPU 内存或磁盘self._swap_out(lru_page)# 释放物理页delself.physical_pages[lru_page]self.free_pages.append(lru_page)def_swap_out(self,physical_page):将页换出到 CPU 内存page_dataself.physical_pages[physical_page]# 压缩后存入 CPU 内存compressedself._compress_page(page_data)self.cpu_buffer[physical_page]compresseddef_swap_in(self,physical_page):将页换入到 GPU 显存compressedself.cpu_buffer[physical_page]page_dataself._decompress_page(compressed)self.physical_pages[physical_page]page_data4.4 KV Cache 压缩效果配置原始大小压缩后大小压缩率精度损失FP16 无压缩327.7 GB327.7 GB1x0%INT8 逐通道327.7 GB164.0 GB2x-0.3%INT4 逐通道327.7 GB82.0 GB4x-1.2%INT8 分页热点缓存327.7 GB41.0 GB8x-0.5%INT4 分页 稀疏 KV327.7 GB20.5 GB16x-2.1%五、计算-内存协同调度5.1 层间流水线并行# 层间流水线当前层计算时预取下一层权重classLayerPipelineScheduler:def__init__(self,model,num_stages2):self.modelmodel self.num_stagesnum_stages self.layers_per_stagelen(model.layers)//num_stages# 预取流self.prefetch_streamtorch.cuda.Stream()defforward(self,hidden_states,kv_cache):forstageinrange(self.num_stages):start_layerstage*self.layers_per_stage end_layermin((stage1)*self.layers_per_stage,len(self.model.layers))# 当前阶段计算forlayer_idxinrange(start_layer,end_layer):hidden_statesself.model.layers[layer_idx](hidden_states,kv_cachekv_cache[layer_idx],)# 异步预取下一阶段权重ifstage1self.num_stages:next_start(stage1)*self.layers_per_stage next_endmin((stage2)*self.layers_per_stage,len(self.model.layers))withtorch.cuda.stream(self.prefetch_stream):forlayer_idxinrange(next_start,next_end):self.model.layers[layer_idx].prefetch_weights()returnhidden_states5.2 动态批处理长度分组# 动态批处理按序列长度分组减少填充浪费classLengthGroupedBatcher:def__init__(self,max_batch_size8,length_buckets[1024,2048,4096,8192,16384,32768,65536,131072]):self.max_batch_sizemax_batch_size self.length_bucketslength_buckets self.request_queue[]defadd_request(self,request):添加请求到队列self.request_queue.append(request)defform_batches(self)-List[Batch]:按长度分组形成批次# 按长度分桶bucketsdefaultdict(list)forreqinself.request_queue:bucketself._get_bucket(req.seq_len)buckets[bucket].append(req)batches[]forbucket,requestsinbuckets.items():# 每个桶内按 max_batch_size 分组foriinrange(0,len(requests),self.max_batch_size):batch_requestsrequests[i:iself.max_batch_size]# 计算批次内最大长度填充目标max_lenmax(r.seq_lenforrinbatch_requests)# 创建批次batchBatch(requestsbatch_requests,padded_lenmax_len,bucketbucket,)batches.append(batch)returnbatchesdef_get_bucket(self,seq_len):获取序列长度对应的分桶forbucketinself.length_buckets:ifseq_lenbucket:returnbucketreturnself.length_buckets[-1]六、参会建议角色重点关注推荐演讲推理优化工程师稀疏注意力、KV Cache 压缩、分页管理李沛霖大模型部署工程师长上下文部署、内存优化、动态批处理李沛霖算法工程师注意力机制创新、量化策略、压缩算法李沛霖硬件工程师显存优化、计算-内存协同、边缘部署李沛霖七、延伸阅读与资料李沛霖KTransformers 项目技术博客与 GitHub 仓库KTransformers长上下文推理优化白皮书大会官网https://ml-summit.org2026 奇点智能技术大会2026年11月20-21日 · 北京万达文华酒店22 位确认嘉宾 · 18 大前沿议题 · 1000 行业精英立即报名 → 
长河君 · 2026/8/27 15:51:42 · 阅读 1.2k KTransformers项目：长上下文推理的极致优化与工程实践
2026 奇点智能技术大会 · 议题前瞻演讲嘉宾李沛霖KTransformers 项目负责人大会时间2026年11月20-21日 · 北京万达文华酒店一、长上下文推理从奢侈品到必需品2024-2025 年大模型的上下文窗口从 4K 迅速扩展到 128K、256K、甚至 1M tokens。长上下文能力不再是炫技而是刚需场景典型上下文长度业务价值代码库理解50K-200K跨文件依赖分析、架构重构建议法律合同审查30K-100K多份合同条款交叉比对学术论文分析20K-50K全文理解、实验复现、方法评估多轮对话历史10K-50K长期记忆、个性化回复视频理解100K-500K长视频内容摘要、时序事件分析基因组分析200K-1M基因序列比对、变异检测核心挑战上下文长度每增加 1xKV Cache 内存占用增加 1x注意力计算复杂度增加 O(n²)。128K 上下文的推理成本是 4K 的1024 倍。二、KTransformers 的核心创新2.1 项目定位KTransformers 是面向长上下文推理的开源优化框架核心目标是在消费级硬件24GB 显存上实现 128K 上下文的高效推理。指标基线vLLMKTransformers提升最大上下文32K24GB 显存128K24GB 显存4x128K 首 token 延迟120s15s8x128K 吞吐tok/s12453.75x显存占用128KOOM18GB可用支持模型Llama/QwenLlama/Qwen/DeepSeek扩展2.2 三大核心技术┌─────────────────────────────────────────┐ │ 技术一稀疏注意力Sparse Attention │ │ - 局部密集注意力 全局稀疏注意力 │ │ - 从 O(n²) 降到 O(n log n) │ ├─────────────────────────────────────────┤ │ 技术二KV Cache 压缩与分页 │ │ - 动态量化INT8/INT4 │ │ - 内存分页管理类似 OS 虚拟内存 │ │ - 热点 KV 缓存冷态 KV 换出 │ ├─────────────────────────────────────────┤ │ 技术三计算-内存协同调度 │ │ - 层间流水线并行 │ │ - 异步预取与计算重叠 │ │ - 动态批处理连续批处理 长度分组 │ └─────────────────────────────────────────┘三、稀疏注意力从全连接到局部密集3.1 注意力模式的观察李沛霖团队在长上下文推理中发现一个关键现象90% 的注意力权重集中在局部窗口 4K和少数关键 token 1%上。这意味着全量计算 O(n²) 的注意力是极大的浪费。3.2 稀疏注意力架构# KTransformers 稀疏注意力实现classSparseAttention(nn.Module):def__init__(self,config):super().__init__()self.hidden_sizeconfig.hidden_size self.num_attention_headsconfig.num_attention_heads self.local_window_sizeconfig.local_window_size# 局部窗口4Kself.global_token_ratioconfig.global_token_ratio# 全局 token 比例1%# 局部注意力滑动窗口self.local_attentionLocalSlidingWindowAttention(window_sizeself.local_window_size,num_headsself.num_attention_heads,)# 全局注意力选择关键 tokenself.global_token_selectorGlobalTokenSelector(selection_strategyattention_score,# 基于注意力分数选择top_k_ratioself.global_token_ratio,)self.global_attentionGlobalAttention(num_headsself.num_attention_heads,)# 融合层self.fusionAttentionFusion(local_dimself.hidden_size,global_dimself.hidden_size,output_dimself.hidden_size,)defforward(self,hidden_states,attention_mask,past_kvNone):batch_size,seq_len,_hidden_states.shape# 1. 局部注意力每个 token 只关注局部窗口local_outputself.local_attention(hidden_states,window_sizeself.local_window_size,)# 2. 全局 token 选择ifseq_lenself.local_window_size:global_indicesself.global_token_selector.select(hidden_states,attention_scoreslocal_output.attention_scores,top_kint(seq_len*self.global_token_ratio),)# 3. 全局注意力仅对选中的全局 token 计算global_hiddenhidden_states[:,global_indices,:]global_outputself.global_attention(global_hidden,queryhidden_states,# 所有 token 查询全局信息)# 4. 将全局注意力输出散射回原始位置global_scatteredtorch.zeros_like(local_output)global_scattered[:,global_indices,:]global_outputelse:global_scatteredtorch.zeros_like(local_output)# 5. 融合局部和全局注意力outputself.fusion(local_output,global_scattered)returnoutputclassLocalSlidingWindowAttention(nn.Module):局部滑动窗口注意力每个 token 只关注左右 window_size/2 个 tokendefforward(self,hidden_states,window_size):batch_size,seq_len,hidden_sizehidden_states.shape# 创建局部注意力掩码# mask[i, j] True if |i - j| window_size / 2local_masktorch.zeros(seq_len,seq_len,dtypetorch.bool)foriinrange(seq_len):startmax(0,i-window_size//2)endmin(seq_len,iwindow_size//21)local_mask[i,start:end]True# 应用局部掩码的注意力attention_scorestorch.matmul(hidden_states,hidden_states.transpose(-2,-1))attention_scoresattention_scores.masked_fill(~local_mask,float(-inf))attention_probsF.softmax(attention_scores,dim-1)outputtorch.matmul(attention_probs,hidden_states)returnAttentionOutput(outputoutput,attention_scoresattention_scores,)classGlobalTokenSelector(nn.Module):全局 token 选择器选择最重要的 token 参与全局注意力defselect(self,hidden_states,attention_scores,top_k): 基于注意力分数选择全局 token - 高注意力分数 被很多 token 关注 重要 - 同时考虑位置信息开头和结尾通常重要 # 计算每个 token 的被关注度列求和attention_importanceattention_scores.sum(dim1)# [batch, seq_len]# 位置重要性开头系统提示和结尾最近上下文seq_lenhidden_states.size(1)position_importancetorch.zeros(seq_len)position_importance[:100]1.0# 开头 100 个 tokenposition_importance[-100:]1.0# 结尾 100 个 token# 综合评分combined_scoreattention_importanceposition_importance.unsqueeze(0)# 选择 top-k_,top_k_indicestorch.topk(combined_score,ktop_k,dim-1)returntop_k_indices3.3 稀疏注意力复杂度分析注意力类型计算复杂度内存复杂度128K 场景全量注意力O(n²)O(n²)16.4B 操作不可行局部注意力O(n × w)O(n × w)512M 操作w4K全局注意力O(n × g)O(n × g)128M 操作g1%稀疏注意力局部全局O(n × (w g))O(n × (w g))640M 操作可行四、KV Cache 压缩与分页管理4.1 KV Cache 的内存压力对于 128K 上下文、70B 参数模型KV Cache 大小 2 (KV) × num_layers × num_heads × head_dim × seq_len × batch_size × sizeof(float16) 2 × 80 × 64 × 128 × 131072 × 1 × 2 bytes 327.68 GB327GB 显存需求——远超任何单卡显存容量。4.2 动态量化压缩# KV Cache 动态量化classKvCacheQuantizer:def__init__(self,quantization_bits8):self.bitsquantization_bits self.scale_methodper_channel# per_channel / per_token / per_headdefquantize(self,kv_cache:torch.Tensor)-QuantizedKVCache: 将 FP16 KV Cache 量化为 INT8/INT4 Args: kv_cache: [batch, num_layers, 2, num_heads, seq_len, head_dim] Returns: QuantizedKVCache: 量化后的 KV Cache 缩放因子 ifself.scale_methodper_channel:# 按通道计算缩放因子min_valkv_cache.min(dim-1,keepdimTrue)[0]max_valkv_cache.max(dim-1,keepdimTrue)[0]scale(max_val-min_val)/(2**self.bits-1)# 量化quantizedtorch.round((kv_cache-min_val)/scale).clamp(0,2**self.bits-1).to(torch.uint8ifself.bits8elsetorch.int32)returnQuantizedKVCache(dataquantized,scalescale,zero_pointmin_val,bitsself.bits,)elifself.scale_methodper_token:# 按 token 计算缩放因子更精细但开销更大min_valkv_cache.min(dim-1,keepdimTrue)[0].min(dim-2,keepdimTrue)[0]max_valkv_cache.max(dim-1,keepdimTrue)[0].max(dim-2,keepdimTrue)[0]scale(max_val-min_val)/(2**self.bits-1)quantizedtorch.round((kv_cache-min_val)/scale).clamp(0,2**self.bits-1).to(torch.uint8ifself.bits8elsetorch.int32)returnQuantizedKVCache(dataquantized,scalescale,zero_pointmin_val,bitsself.bits,)defdequantize(self,quantized_cache:QuantizedKVCache)-torch.Tensor:反量化回 FP16returnquantized_cache.data.float()*quantized_cache.scalequantized_cache.zero_pointdataclassclassQuantizedKVCache:data:torch.Tensor# INT8 or INT4scale:torch.Tensor# FP16zero_point:torch.Tensor# FP16bits:intpropertydefmemory_size(self)-int:计算实际内存占用data_sizeself.data.numel()*self.bits//8meta_sizeself.scale.numel()*2self.zero_point.numel()*2# FP16returndata_sizemeta_size4.3 内存分页管理# KV Cache 内存分页管理类似 OS 虚拟内存classPagedKvCache:def__init__(self,page_size256,max_pages10000):self.page_sizepage_size# 每页 token 数self.max_pagesmax_pages# 页表逻辑页号 - 物理页号self.page_table{}# {layer_id: {logical_page: physical_page}}# 物理页存储self.physical_pages{}# {physical_page_id: page_data}# 空闲页列表self.free_pageslist(range(max_pages))# 页使用统计用于 LRU 换出self.page_access_countdefaultdict(int)self.page_last_access{}defallocate_pages(self,layer_id,num_tokens):为指定层分配页num_pages(num_tokensself.page_size-1)//self.page_size allocated_pages[]foriinrange(num_pages):ifnotself.free_pages:# 无空闲页需要换出self._evict_page()physical_pageself.free_pages.pop(0)logical_pagelen(self.page_table.get(layer_id,{}))iflayer_idnotinself.page_table:self.page_table[layer_id]{}self.page_table[layer_id][logical_page]physical_page allocated_pages.append(physical_page)returnallocated_pagesdefget_kv(self,layer_id,token_positions):获取指定 token 位置的 KV Cache# 计算涉及的页pages_neededset()forposintoken_positions:logical_pagepos//self.page_size pages_needed.add(logical_page)# 收集 KV 数据kv_data[]forlogical_pageinpages_needed:physical_pageself.page_table[layer_id][logical_page]# 更新访问统计self.page_access_count[physical_page]1self.page_last_access[physical_page]time.time()# 如果页在内存中直接读取ifphysical_pageinself.physical_pages:kv_data.append(self.physical_pages[physical_page])else:# 页被换出需要换入self._swap_in(physical_page)kv_data.append(self.physical_pages[physical_page])returntorch.cat(kv_data,dim2)# 按 seq_len 维度拼接def_evict_page(self):换出最少使用的页# LRU 策略选择最久未访问的页lru_pagemin(self.page_last_access.items(),keylambdax:x[1])[0]# 将页数据写入 CPU 内存或磁盘self._swap_out(lru_page)# 释放物理页delself.physical_pages[lru_page]self.free_pages.append(lru_page)def_swap_out(self,physical_page):将页换出到 CPU 内存page_dataself.physical_pages[physical_page]# 压缩后存入 CPU 内存compressedself._compress_page(page_data)self.cpu_buffer[physical_page]compresseddef_swap_in(self,physical_page):将页换入到 GPU 显存compressedself.cpu_buffer[physical_page]page_dataself._decompress_page(compressed)self.physical_pages[physical_page]page_data4.4 KV Cache 压缩效果配置原始大小压缩后大小压缩率精度损失FP16 无压缩327.7 GB327.7 GB1x0%INT8 逐通道327.7 GB164.0 GB2x-0.3%INT4 逐通道327.7 GB82.0 GB4x-1.2%INT8 分页热点缓存327.7 GB41.0 GB8x-0.5%INT4 分页 稀疏 KV327.7 GB20.5 GB16x-2.1%五、计算-内存协同调度5.1 层间流水线并行# 层间流水线当前层计算时预取下一层权重classLayerPipelineScheduler:def__init__(self,model,num_stages2):self.modelmodel self.num_stagesnum_stages self.layers_per_stagelen(model.layers)//num_stages# 预取流self.prefetch_streamtorch.cuda.Stream()defforward(self,hidden_states,kv_cache):forstageinrange(self.num_stages):start_layerstage*self.layers_per_stage end_layermin((stage1)*self.layers_per_stage,len(self.model.layers))# 当前阶段计算forlayer_idxinrange(start_layer,end_layer):hidden_statesself.model.layers[layer_idx](hidden_states,kv_cachekv_cache[layer_idx],)# 异步预取下一阶段权重ifstage1self.num_stages:next_start(stage1)*self.layers_per_stage next_endmin((stage2)*self.layers_per_stage,len(self.model.layers))withtorch.cuda.stream(self.prefetch_stream):forlayer_idxinrange(next_start,next_end):self.model.layers[layer_idx].prefetch_weights()returnhidden_states5.2 动态批处理长度分组# 动态批处理按序列长度分组减少填充浪费classLengthGroupedBatcher:def__init__(self,max_batch_size8,length_buckets[1024,2048,4096,8192,16384,32768,65536,131072]):self.max_batch_sizemax_batch_size self.length_bucketslength_buckets self.request_queue[]defadd_request(self,request):添加请求到队列self.request_queue.append(request)defform_batches(self)-List[Batch]:按长度分组形成批次# 按长度分桶bucketsdefaultdict(list)forreqinself.request_queue:bucketself._get_bucket(req.seq_len)buckets[bucket].append(req)batches[]forbucket,requestsinbuckets.items():# 每个桶内按 max_batch_size 分组foriinrange(0,len(requests),self.max_batch_size):batch_requestsrequests[i:iself.max_batch_size]# 计算批次内最大长度填充目标max_lenmax(r.seq_lenforrinbatch_requests)# 创建批次batchBatch(requestsbatch_requests,padded_lenmax_len,bucketbucket,)batches.append(batch)returnbatchesdef_get_bucket(self,seq_len):获取序列长度对应的分桶forbucketinself.length_buckets:ifseq_lenbucket:returnbucketreturnself.length_buckets[-1]六、参会建议角色重点关注推荐演讲推理优化工程师稀疏注意力、KV Cache 压缩、分页管理李沛霖大模型部署工程师长上下文部署、内存优化、动态批处理李沛霖算法工程师注意力机制创新、量化策略、压缩算法李沛霖硬件工程师显存优化、计算-内存协同、边缘部署李沛霖七、延伸阅读与资料李沛霖KTransformers 项目技术博客与 GitHub 仓库KTransformers长上下文推理优化白皮书大会官网https://ml-summit.org2026 奇点智能技术大会2026年11月20-21日 · 北京万达文华酒店22 位确认嘉宾 · 18 大前沿议题 · 1000 行业精英立即报名 →