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由于在多个对话轮次中重复计算 KV Cache，因此 LLM 服务引擎在执行多轮对话中效率低下，产生高昂成本。 在单轮对话中，LLM 将 KV Cache存储在 GPU上有限的高带宽内存 （HBM）中。当对话结束时，LLM会丢弃与该会话关联的 KV Cache，以释放 HBM中的空间供其他活动会话使用。当用户在对话中发送下一条消息时，LLM会再次计算整个 KV Cache，这导致重复计算相同的 KV Cache浪费宝贵的 GPU计算资源。
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