在大语言模型推理过程中，KV Cache 的显存占用随上下文长度线性增长，成为长上下文场景的主要瓶颈。KV compaction（压缩合并）算法通过识别并合并冗余的键值对，在保持注意力机制语义完整性的前提下显著降低显存需求。本文聚焦该算法的工程实现层面，从合并策略、队列设计与内存布局三个维度给出可落地的技术方案。
合并策略的设计与实现
KV compaction 的核心挑战在于如何判定哪些 token 的键值对可以被安全合并。当前主流的合并策略可分为三类：基于注意力分数的重要性评估、基于向量相似度的聚类合并、以及混合式层级合并。
基于注意力分数的合并策略采用累计注意力权重作为重要性指标。在每个解码步结束后，系统会更新已处理 token 的注意力接收总量，当缓存空间超过预设阈值（如原始容量的 30% 至 50%）时，优先标记低分 token 为候选合并对象。工程实现中建议设置双阈值机制：软阈值触发合并准备，硬阈值触发强制执行。典型参数配置为软阈值 70%、硬阈值 90%，可兼顾压缩效率与模型质量。
基于相似度的聚类合并则关注键向量在 embedding 空间中的冗余度。具体做法是按固定窗口（如 32 个 token）分块计算块内各 token 键向量的余弦相似度，将相似度超过阈值（推荐 0.85 至 0.95 之间）的 token 归入同一簇，并用簇内向量的加权平均作为代表值输出。这一策略在长上下文场景下效果尤为显著，可将序列长度压缩 50% 至 80% 同时保持较小的困惑度变化。
层级合并策略进一步引入跨层维度。观察表明相邻层的 KV 状态存在较强相关性，可将中间层的键值对进行插值合并。实现时从中间层向两端扩散，保留浅层与最终层的完整 KV，仅对相邻层差异较小的 token 对执行方向插值而保持幅度不变。工程参数建议每 2 至 3 层执行一次深度合并，插值系数取 0.5。
优先级队列的工程实现
合并策略的高效执行依赖于优先级队列的正确设计。在 KV compaction 场景下，队列需要同时支持按重要性分数排序与按时间戳淘汰两项核心操作。
数据结构选型推荐采用最小堆结合哈希表的混合结构。最小堆维护候选合并 token 的有序集合，堆顶始终为当前重要性最低的 token；哈希表则用于快速查询特定 token 的堆内位置，支持 O (1) 复杂度的分数更新与删除操作。在 Python 中可使用 heapq 模块配合字典实现，C++ 环境下建议采用 std::priority_queue 配合 unordered_map 维护索引。
入队时机直接影响压缩效果。建议在每个解码步的 KV 计算完成后立即计算该 token 的重要性分数并尝试入队，而非等到缓存满时才触发扫描。对于流式推理场景，可在 token 生成后延迟一个窗口期（如最近 16 个 token）再纳入合并候选，以避免早期分数估计不准导致的误合并。
出队与合并执行需要原子性保护。当堆顶 token 被选中合并时，应先从堆中移除该 token，再将其 KV 向量按加权平均合并至相邻 token。合并后的新 token 需要重新计算重要性分数并入队。工程实现中还需处理一种边界情况：被合并 token 的原始位置可能影响后续 token 的注意力计算，因此合并操作需要同步更新位置编码的偏移量。
连续内存布局的优化实践
KV Cache 的内存布局直接影响 GPU 访问效率与显存碎片率。传统上按 token 维度顺序存储会导致合并操作后产生大量离散内存空洞，严重影响后续计算吞吐量。
连续内存管理的核心思想是借鉴存储系统中 compaction 算法的设计理念。具体实现时，将 KV Cache 划分为固定大小的块（block），每块包含预设数量的 token（如 32 或 64 个）。合并操作不是原地修改，而是将待合并 token 从原块移出，将剩余 token 紧凑排列至块首，并在块尾空出的位置写入合并后的新 token。这种设计确保每个块内部始终保持物理连续，而块间通过指针或索引表维护逻辑顺序。
内存池化策略可进一步提升显存利用率。建议为每个注意力头（attention head）独立维护内存池，池的大小根据该头在模型中的重要性动态调整。工程实现可采用预分配加按需扩容的混合模式：初始化时按预估最大容量的 60% 预分配，当实际占用超过 80% 时触发扩容，每次扩容幅度为原容量的 20%。同时设置上限阈值（如单头最大 2GB），超过后改为基于 LRU 的淘汰策略。
异步预取与淘汰是提升端到端吞吐的关键优化。合并操作涉及向量计算与内存移动，属于计算密集型任务。建议将合并逻辑放入独立的后台线程，与主推理流程流水线执行。具体做法是维护两个 KV Cache 缓冲区，主缓冲区供推理当前步使用，合并线程在副缓冲区执行压缩操作，每隔固定步数（如 8 步）交换缓冲区角色。
工程落地的关键监控指标
生产环境中 KV compaction 算法的稳定性需要通过以下指标监控：缓存命中率（目标 > 85%）、合并操作延迟（目标 < 2ms / 步）、显存占用波动幅度（目标 < 10%）、以及模型困惑度偏移（建议与基线差异 < 2%）。当任一指标超出阈值时应触发告警并考虑回退至非压缩模式。
综上所述，KV compaction 算法的工程实现需要在合并策略的准确性、队列操作的实时性、与内存布局的连续性三者之间取得平衡。通过合理配置上述参数与监控机制，可在长上下文推理场景下实现显著的显存节省与吞吐量提升。
参考资料
- KV Cache Compression for Inference Efficiency in LLMs: A Review, arXiv:2508.06297
- EMS: Adaptive Evict-then-Merge Strategy for Head-wise KV Cache Compression, arXiv:2412.08521