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隨著大語言模型在文本分析、智能問答等場景的廣泛應用，處理1M超長文本推理時，常常面臨顯存不足、運算速度卡頓的行業痛點，嚴重限制了超長文本場景的應用。近日，上海交通大學李健教授團隊依托上海交通大學 鯤鵬昇騰科教創新卓越中心的算力支持，基于vLLM-Ascend 推理框架研發出一套針對超長上下文推理的稀疏注意力 KV Cache 分層緩存管理系統。在昇騰 AI 軟硬件平臺的全方位賦能下，該項目成功破解單卡支持超長上下文推理的顯存與性能雙重難題，同時大幅提升吞吐量。

項目核心創新在于設計了 KV Cache 分級緩存集成機制。該機制先對推理任務進行實時分析，智能識別Top-K 重要塊并集中算力處理，從源頭提升計算效率；同時采用數據冷熱分層存儲策略，根據數據訪問頻率，將生成數據動態劃分為高頻熱數據與低頻冷數據，再針對性優化存儲位置，減少資源浪費。這一機制的落地依托昇騰CANN異構計算架構靈活的動態調度能力，能精準控制冷熱數據在顯存與主存間的流轉，大幅降低數據遷移開銷。最終，該方案實現單卡流暢處理超過1M的超長文本推理任務，系統推理吞吐量超過39%，徹底突破傳統系統在長序列處理上的顯存與性能瓶頸。

同時項目進行了元數據結構優化與緩存機制設計，其中數據索引與掩碼是關鍵支撐 —— 通過精簡索引結構、合并掩碼維護步驟，有效減少重復運算，使昇騰NPU算力更集中于注意力計算與文本生成等核心任務，提升硬件利用效率。相關優化已通過vLLM-Ascend推理框架靈活集成，保障了技術方案的順利落地。

目前，該項目源代碼已在 Gitee 社區中開源，后續將進一步推送到昇騰開源生態，合入GitHub社區 vLLM-Ascend 項目專區。此次技術突破，不僅為超長文本推理提供了高效解決方案，更印證了昇騰生態在AI創新中的賦能價值。未來，隨著該系統在更多行業場景的落地，昇騰將持續為AI技術研發提供算力與技術保障，推動大語言模型在長文本分析、智能辦公、數字孿生等千行百業的深度應用，加速人工智能產業化進程。