全域上下文緩衝（Global Context Cache）通過構建全域共用的分布式KV儲存，實現多級池化緩衝控制系統，顯著提升長內容相關的推理效能。本文介紹如何在PAI-EAS中配置和使用全域上下文緩衝功能。
功能概述
全域上下文緩衝適用於多輪對話、代碼產生、長文件剖析等情境，通過緩衝歷史對話、程式碼片段、文檔內容等固定首碼，加速後續推理。該功能具有以下核心價值：
降低計算開銷：避免重複計算，節省GPU資源。
減少響應延遲：複用緩衝結果，降低首token延遲。
提升資源使用率：多級池化緩衝，支援更多並發請求。
工作原理
全域上下文緩衝是一個多級緩衝系統，其核心組件包括：LLM 智能路由、推理執行個體（Pod）內的多級緩衝（GPU/CPU）以及用於儲存緩衝中繼資料的共用 Redis 執行個體。其工作流程如下：
使用者的請求首先到達 LLM 智能路由。
智能路由根據請求的特徵，並結合 Redis 中的中繼資料，執行 cache-aware 請求調度，將請求優先發往一個推理執行個體。
推理執行個體（Pod）收到請求後，開始在內部進行多級緩衝查詢。
Pod 內 GPU 緩衝：首先查詢當前 Pod 的 GPU 顯存，此層級訪問速度最快。
Redis 中繼資料：若GPU緩衝未命中，則查詢共用的 Redis 執行個體。若Redis中存在中繼資料，則根據查詢結果從本地CPU緩衝或者遠端Pod拉取。
緩衝未命中（Cache Miss）：若Redis中未找到，則服務會處理完整的 Prompt，並在推理過程中產生新的 KV Cache，然後根據策略存入緩衝系統以供後續使用。
說明：
緩衝策略：緩衝按照LRU（Least Recently Used）原則設計，自動淘汰最久未使用的緩衝。
緩衝有效期間：不設定TTL（Time To Live），緩衝持久有效。
儘力而為：全域上下文緩衝是“儘力而為”機制，不保證一定快取命中。
使用限制
需通過场景化模型部署的LLM大语言模型部署來使用全域上下文緩衝，且滿足以下條件：
資源類型：僅支援靈駿智算資源。
推理引擎：僅支援vLLM引擎。
模型架構：僅支援Qwen等MHA（Multi-Head Attention）模型。
配置與使用
本節旨在協助您在 5 分鐘內快速部署一個啟用了全域上下文緩衝的 LLM 服務，並體驗其核心價值。
登入PAI控制台，在頁面上方選擇目標地區，並在右側選擇目標工作空間，然後單擊進入EAS。
在推理服务頁簽，單擊部署服务。然後在场景化模型部署地區，單擊LLM大语言模型部署。
在部署配置頁面，選擇公用模型（如Qwen3-8B）和部署模板（如單機），推理引擎選擇vLLM，然後開啟全局上下文缓存。
開啟全域上下文緩衝後會出現3個子服務（LLM推理服務、LLM智能路由、Redis執行個體）的配置頁簽。
重要在配置LLM推理服務時，需注意：
部署资源：必須使用靈駿智算資源。
上下文缓存容量：用於儲存KV Cache的記憶體大小。請務必預留充足的記憶體供模型推理使用。若預留給推理的記憶體不足，可能導致服務啟動失敗或推理中斷。
在网络信息地區選取項目專用網路、交換器和安全性群組。
完成全部配置後單擊部署。
使用建議
為了提高快取命中率，建議採用以下最佳實務：
最佳化Prompt結構
將大量且常見的內容（如系統提示、角色設定）放在Prompt的開頭
保持公用首碼的穩定性，避免頻繁變更
請求模式最佳化
盡量在短時間內發送具有相似首碼的請求
對於批量處理情境，按首碼相似性排序請求