本文主要是介绍LMDeploy的KV Cache管理器可以通过设置--cache-max-entry-count参数 TurboMind理解，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
参考https://blog.csdn.net/m0_65719612/article/details/138634868
模型在运行时，占用的显存可大致分为三部分：模型参数本身占用的显存、KV Cache占用的显存，以及中间运算结果占用的显存。LMDeploy的KV Cache管理器可以通过设置–cache-max-entry-count参数，控制KV缓存占用剩余显存的最大比例。默认的比例为0.8。
降低KV缓存代价是会降低模型推理速度。
KV 缓存管理器
TurboMind 的 KV 缓存管理器 是一个内存池类型的对象，并且在其中加入了 LRU 的实现，这样整个管理器可以被看作是一个 KV 缓存的缓存。大致工作方式如下：
KV 缓存由管理器分配。管理器会根据预先配置好的 slot 数量开辟空间。每个 slot 对应于一个 sequence 所需的 KV 缓存。分配的内存块大小可通过配置来实现预分配或者按需分配（或介于两者之间）。
当有新的请求，但是缓存池中没有空闲 slot时，根据 LRU 机制，管理器会踢除最近使用最少的 sequence，把它占据的 slot 分给新的请求。不仅仅如此，
sequence获取到了slot，类似缓存命中。它在缓存中的历史KV会被直接返回，而不用再进行context decoding 。
被踢除的 sequences 不会被完全的删除，而是会被转换成最简洁的形式，例如 token IDs 。当之后获取到相同的 sequence id 时 (即 cache-miss 状态)，这些 token IDs 将被 FMHA 的 context decoder 解码并被转回 KV 缓存。
踢除和转换均由 TurboMind 内部自动管理所以对用户来说是透明的。从用户的使用角度来看，使用了 TurboMind 的系统就像是可以访问无限的设备内存。
TurboMind 是一款关于 LLM 推理的高效推理引擎，基于英伟达的 FasterTransformer 研发而成。它的主要功能包括：LLaMa 结构模型的支持，persistent batch 推理模式和可扩展的 KV 缓存管理器。
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