<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>LMCache on Text Matrix</title><link>https://txtmix.com/tags/lmcache/</link><description>Recent content in LMCache on Text Matrix</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Tue, 21 Jul 2026 20:06:14 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://txtmix.com/tags/lmcache/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>LMCache 深度解析：把 LLM 推理的 KV Cache 从临时状态改造成可复用资产</title><link>https://txtmix.com/posts/tech/lmcache-llm-kv-cache-optimization-guide/</link><pubDate>Sat, 13 Jun 2026 15:15:25 +0800</pubDate><guid>https://txtmix.com/posts/tech/lmcache-llm-kv-cache-optimization-guide/</guid><description>&lt;h1 id="lmcache-深度解析把-llm-推理的-kv-cache-从临时状态改造成可复用资产">LMCache 深度解析：把 LLM 推理的 KV Cache 从临时状态改造成可复用资产&lt;/h1>
&lt;h2 id="核心判断">核心判断&lt;/h2>
&lt;p>LMCache 解决的是 &lt;strong>&amp;ldquo;把 KV Cache 从单个推理进程内的临时状态，升级成跨进程、跨节点、可观测、可分层的系统级资产&amp;rdquo;&lt;/strong>。vLLM 等推理引擎自带的 HBM（前缀缓存是 GPU 高速显存）前缀缓存只解决&amp;quot;同一个进程、同一个 GPU 实例内的前缀复用&amp;quot;，而 LMCache 试图解决的是更上一层的两个问题：多轮对话与 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）场景下的跨请求复用，以及 Data Parallel（数据并行，多个推理实例并行处理不同请求）部署下被切割在不同 GPU 进程里的 KV Cache 如何被统一看到。&lt;/p></description></item></channel></rss>