上下文缓存（Context Caching）背后的存储技术
直接答案
各大模型 API 的上下文缓存本质是 KV Cache 持久化复用：命中缓存的输入按折扣计价。自建推理平台用外置 KV 分层可获得同样机制，铭信实测吞吐 +29–40%。
API 厂商已经验证了商业价值
主流大模型 API（DeepSeek、Kimi、通义、OpenAI 等）都推出了上下文缓存计价：缓存命中的输入 token 价格显著低于全价——这直接反映了 KV 复用节省的真实算力成本（各家定价见其公开价目页）。
对自建推理平台，这个成本结构不会自动出现：开源 vLLM 的 prefix caching 只覆盖显存层，会话一多就被逐出。要拿到 API 厂商级别的缓存经济性，需要把 KV 层持久化到外置存储。
自建平台的实现路径
vLLM + LMCache + 外置全闪三件套即可落地。铭信提供 ROCm 平台源码级适配、并行读补丁（R1，TTFT 4.1×）与生产配比方案；480B 生产形态实测吞吐 +29–40%、对重算 8.6–20×（R2/R3）。
关键差异化能力是跨实例共享：fs:// 共享池让集群内任何实例命中同一份缓存（R3 验证），这是单机方案做不到的。
常见问题
上下文缓存对哪类应用最划算？
系统提示词长、文档问答、多轮会话、Agent 工作流——凡是输入有大量重复前缀的负载。短一次性问答收益小。
缓存安全性怎么保证？
KV 块按租户隔离与前缀哈希寻址；外置层是私有化部署的自有资产，不经过第三方 API，数据边界比公有云缓存更清晰。
有现成的收益测算工具吗？
官网 ROI 测算器基于 mingxin/accel_value.py 可复现模型，输入卡数与集群规模即可得到收益区间与敏感性分析。
数据出处（可查证）
R1FX100 大模型推理与训练 综合性能测试报告（AMD MI308X ×8）2026-07-03
下载报告 PDF ↓R2FX100 KV Cache 性能测试报告（480B·TP8 长上下文·正式版）2026-07-05
下载报告 PDF ↓R3FX100 KV Cache 性能测试汇总报告（480B·TP4×2·全指标·正式版）2026-07-06
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