vToken：面向可回收 KV 缓存的 Token 级虚拟化方案
评分
77提出 token 级虚拟化层，弥补块管理与 token 级逐出之间的空白，属于有明确增量的系统设计。
实现完整、实验覆盖多策略与多指标，但缺少与更复杂内存管理方案的横向对比。
兼容现有内核并显著降低策略集成成本，便于在 vLLM 生产环境中快速落地。
KV 缓存优化是当前大模型部署热点，论文方案紧贴社区关注的高并发与内存效率问题。
来自 arXiv AI/CL/LG 论文，作者为 vLLM 生态贡献者，但尚未看出处同行评审与复现验证记录。
基础分 85 × T2 信源权重 ×0.9 = 77
精选线 70已入选精选
精选理由
该论文提出系统级的缓存管理创新，实验覆盖多种逐出策略且收益明显，填补了块管理与 token 粒度逐出之间的空白。
AI 点评
「这篇论文最值得关注的是用虚拟化思路化解粒度错配，而不是单纯堆新缓存算法。对做推理服务底层优化的人，它给出了一个低侵入、可复用的抽象层，可能会影响后续 KV 管理器设计。」
速览
大模型推理中 KV 缓存随序列长度和批大小增长，成为关键内存瓶颈。PagedAttention 以固定大小块管理内存，而现有逐出算法按 token 粒度操作，导致块内碎片化，大量已分配内存无法回收。vToken 提出轻量级 token 级虚拟化层，通过 token 表间接寻址解耦逻辑生命周期与物理块放置，并异步重打包实现物理回收，兼容 PagedAttention 内核与 CUDA Graph。在 vLLM 中实现后，相比 Naive-Evict 基线，每请求保留 KV 块减少 27.2% 至 72.3%，SLA 约束吞吐最高提升 1.37 倍，最大并发扩展 2 倍，且集成成本从 500 多行降至 50 行以内。
- vToken 通过 token 表间接寻址，将逻辑 token 存活状态与物理块放置解耦，解决块内碎片导致的内存不可回收问题。
- 异步重打包活动 token，实现物理内存回收，同时保持 PagedAttention 内核与 CUDA Graph 兼容。
- 在 vLLM 中集成 H2O、Random、Scissorhands 等逐出策略，每请求保留 KV 块减少 27.2%–72.3%，SLA 约束吞吐最高提升 1.37 倍。
- 策略集成代码量从 500 多行降至 50 行以内，受限 active-KV 预算下最大并发扩展可达 2 倍。
正文
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