SparKV：端侧大模型推理的KV缓存智能加载框架

SparKV是针对端侧大模型推理的KV缓存智能加载框架，核心通过自适应KV缓存加载策略，结合云端流式传输与本地计算，在边缘设备上实现首token时间降低1.3-5.1倍、能耗减少1.5-3.3倍，为端侧大模型部署提供实用解决方案。其关键在于权衡计算与通信成本，动态选择KV缓存获取方式，同时保持输出质量不变。

端侧大模型部署面临Prefill阶段的瓶颈：处理完整输入上下文需计算大量KV缓存，长上下文场景下耗时且内存占用高，导致延迟和能耗问题。传统优化集中在模型压缩和算子优化，较少关注KV缓存环节，而结合云端资源的混合部署场景下KV缓存优化潜力大。

SparKV的核心是自适应KV缓存加载策略：

1. 混合获取策略：针对每个KV块动态选择本地计算或云端流式传输，权衡网络状况、设备算力等因素；
2. 执行路径重叠：云端传输与本地计算并行，避免资源闲置；
3. 成本建模：通过云端传输成本（数据量、带宽、稳定性）和本地计算成本（模型规模、设备算力、功耗）建模，结合运行时调度优化适应动态环境。

实验验证SparKV的效果：

• 首Token时间（TTFT）：降低1.3-5.1倍，提升交互体验；
• 能耗：单次请求能耗降低1.5-3.3倍，延长续航并减少发热；
• 响应质量：KV缓存等价性确保输出与基线方案准确率持平，无质量下降。

SparKV适用于多场景：

• 智能手机助手：历史对话KV缓存从云端获取，新内容本地计算，快速响应；
• 智能家居设备：将更多计算offload到云端，适配有限算力；
• 车载AI系统：自适应调度应对不稳定网络，保证可用性与性能。

SparKV存在局限性：依赖云端基础设施、需加密保护传输的敏感KV数据、多租户场景待研究。未来方向包括更细粒度自适应策略、结合模型压缩、扩展到图像生成等任务。结语：SparKV通过端云协同优化KV缓存，显著提升端侧推理性能，为大模型边缘部署提供关键技术支持。