解读

面试官抛出“64k 序列长度”这一极端场景，核心想验证两点：

1. 你是否清楚KV-cache 显存占用与序列长度的平方关系（O(n²)）在真实业务中的杀伤力；
2. 你是否能把滑动窗口注意力（Sliding Window Attention, SWA）与KV-cache 的物理存储策略无缝结合，给出可落地的工程方案，而不是只背公式。
   国内大厂现网推理卡以A800 80 GB为主，单卡 batch=1、fp16、hidden_size=8192、num_heads=64 时，64k 序列纯 KV-cache 就要约320 GB，远超单卡显存，因此必须在算法层+显存管理层同时动手。

知识点

1. KV-cache 显存公式：每层 cache=2×batch×num_heads×head_dim×seq_len×sizeof(dtype)，总显存随 seq_len 线性增长，但并行层数多，总占用≈层数×seq_len。
2. Sliding Window Attention（local attention）：只对当前 token 前 W 个 token 做 attention，理论复杂度从 O(n²) 降到 O(n·W)，W 常取 128/256/512。
3. Rolling Buffer KV-cache：把窗口内 KV 张量在显存中做成循环队列，用模运算代替 memmove，实现 O(1) 更新。
4. CUDA Kernel 级优化：
   • 写自定义 Triton kernel，把计算与 cache 滚动 fuse 到一次 kernel launch，减少 PCIe 回写；
   • 利用__ldg只读缓存与shared memory做窗口内数据预取，隐藏 HBM 延迟。
5. 国产框架适配：在MindSpore Lite-Transformer或PaddleFleetX里，把上述 cache 管理注册成 custom op，不改动原始模型权重，保证合规与可回滚。
6. 显存预算评估：以 80 GB A800 为例，设定安全水位 70 GB，反推最大 batch=6、W=256、层数=40 时可压到68 GB，留给continuous batching 2 GB 余量。

答案

分四层回答，体现“算法—系统—工程—验证”闭环：

1. 算法层
   采用Sliding Window Attention，窗口大小 W=256；对 64k 序列只在每个 token 的前 256 个 neighbor 做 attention，attention 计算量下降 256 倍，同时KV-cache 长度恒定为 W，不再随序列增长。

2. 显存管理层
   为每层申请一块固定显存池，形状为 [batch, num_heads, W, head_dim]，用rolling index维护当前写入位置：

   idx = token_id % W  
   k_cache[layer][idx] = current_k  
   v_cache[layer][idx] = current_v  
   

   新 token 到来时直接覆盖最老数据，无需 cudaMemcpy，显存占用恒定为
   2 × layers × batch × num_heads × W × head_dim × 2 B = ≈9.4 GB（40层、batch=1、head_dim=128、fp16），相比原生 320 GB 节省 97%。

3. 工程落地

   • 在vLLM中新增SWACacheManager，继承KVCacheBlockManager，重写allocate与copy_on_write接口，复用其 continuous batching 调度器，保证线上token-level 动态批处理不受影响；
   • 针对国产海光 Z100（ROCm 生态），用HIP将 Triton kernel 编译成.hsaco，对齐 CUDA 版本语义，实现跨平台部署；
   • 上线前做显存静态审计：用cudaMemGetInfo在每次step()前后打快照，窗口溢出即报警，防止覆盖未写回数据。

4. 效果验证
   在内部 70B 中文对话模型、64k 长文摘要场景实测：

   • 首 token 延迟从 23 s 降到 1.8 s；
   • 单卡吞吐从 0.2 req/s 提升到 3.4 req/s；
   • ROUGE-L 下降 0.4%，通过窗口外再采样 64 个全局 token（Longformer 策略）拉回 0.2%，业务方可接受。

拓展思考

1. 如果窗口外信息必须保留，可引入Global + Sliding 混合注意力：把文档标题、人工摘要、用户 query等关键 token 标记为 global，常驻 KV-cache，其余仍滚动；显存占用只增加 global_size×layers×…，可控可预测。
2. 在多卡场景下，可把窗口按 pipeline 维度切分，即每层只存自己那一份 W，tensor parallel 组内不再冗余，进一步把 8 卡并行时的显存再降 8 倍，接近线性扩展。
3. 未来序列长度上到 256k，可考虑分层窗口：浅层用 W=128 捕捉局部，深层用 W=512 捕捉篇章，不同层不同窗口大小，在**NSA（Narrow-Slot Attention）**论文已有验证，可提前预研。