阿里云Tair与SGLang联合方案：高效支持Mamba-Transformer等混合模型推理

在大语言模型推理向长上下文与智能体化演进的过程中，Transformer架构面临显存与计算瓶颈，而高效的Mamba等状态空间模型则在语义召回上存在局限。混合架构模型结合两者优势应运而生，但也引入了前所未有的系统级挑战。本文基于阿里云Tair KVCache团队与SGLang社区的联合工程实践，深入剖析了混合架构模型推理的核心难题与优化方案。

一、混合架构的挑战与机遇

1.1 效率与性能的权衡
Transformer模型凭借强大的注意力机制在语义建模上表现出色，但其KVCache内存占用和计算开销随序列长度线性乃至平方级增长，在长上下文场景下面临巨大压力。以Mamba为代表的状态空间模型（SSM）通过线性计算复杂度和恒定内存消耗实现了效率突破，但其固定维度的状态如同“信息漏斗”，在复杂推理任务中难以实现细粒度的语义召回。这种矛盾促使了混合架构的兴起，通过交错设计注意力层与SSM层，在效率与性能间寻求最佳平衡。

1.2 系统级的核心矛盾
然而，混合并非简单的模块堆砌。注意力层与SSM层在计算范式上存在根本差异，这给推理系统带来了严峻挑战：

• 状态管理冲突：注意力层依赖Token粒度的KVCache，支持灵活的前缀复用与截断；而SSM层的状态以请求粒度进行“原地覆盖式”更新，无法回滚。这使得基于KVCache复用的前缀缓存、推测解码等传统优化技术直接失效。
• 内存管理异构：注意力层的KVCache呈现细粒度、动态增长的特征；SSM状态则是大块连续、生命周期与请求绑定的。混合管理极易引发内存碎片和调度复杂性问题。
• 分布式优化适配难：现有围绕KVCache设计的分布式缓存、传输与共享机制，难以直接兼容SSM状态这种大块、不可分割且需原子性同步的状态。

二、SGLang的双池内存管理架构

为应对混合架构的内存管理难题，SGLang设计了创新的多池内存架构。

2.1 物理隔离的双内存池
SGLang将GPU显存物理隔离为两个独立池：

• Mamba状态池：专用于存储SSM层产生的大块连续状态（MB级）。以请求为单位进行生命周期管理，请求结束后立即整体回收。
• KV Cache池：专用于存储注意力层产生的细粒度KVCache（KB级）。延续传统的分页式精细管理。

这种分离设计避免了不同习性内存相互干扰，从根源上消除了内存碎片，并简化了各自的内存分配与回收逻辑。

2.2 弹性资源调度
固定比例的内存划分难以适应动态工作负载。SGLang在双池隔离基础上引入了弹性内存池机制。系统在启动时超额预定虚拟地址空间，并通过集中式调度模块监控各池利用率。当某一池（如KV Cache池）容量不足时，调度器会自动从另一空闲池（如Mamba状态池）回收物理显存页并动态映射过来，实现池间容量的“按需流动”。这确保了在总显存预算不变的前提下，系统能自适应不同任务负载，最大化资源利用率。

三、关键技术优化方案

3.1 混合前缀缓存：MambaRadixTree
传统基于Radix树的前缀缓存无法处理SSM状态。SGLang设计了MambaRadixCache这一混合前缀树结构：

• 匹配与复用：查找最长公共前缀节点。对于KVCache，直接引用其内存页索引；对于SSM状态，则需将匹配到的状态完整拷贝一份快照给新请求，实现状态隔离。
• 插入与驱逐：推理完成后，将KVCache索引和新拷贝的SSM状态页索引关联插入树节点。采用双LRU队列分别管理两类缓存的驱逐，其中SSM状态支持更灵活的弹性驱逐策略。
  该方案使混合模型在无需修改底层算子的前提下，获得了高效的前缀缓存能力，显著降低了重复计算。

3.2 推测解码的适配
SSM状态的原地更新特性使其无法支持需要状态回滚的推测解码。SGLang的解决方案是为每个候选Token序列分配独立的Mamba缓存槽，构建物理隔离的“状态沙箱”。在验证阶段，一旦某个候选前缀被接受，系统只需将对应缓存槽中的最终状态提升为主状态，即可实现无损切换。对于更复杂的多分支推测（如Eagle-Tree），通过预计算和记录父节点索引，系统能追溯并复用正确的父状态，从而将高效的推测解码成功扩展至SSM架构。

3.3 PD分离架构的扩展
SGLang的Prefill-Decode分离架构通过扩展传输协议来支持混合模型。系统为KVCache和SSM状态等不同类型的状态建立了独立的并行传输通道。
在混合模型推理中，Prefill实例在计算完公共前缀后，会将最终的SSM状态作为一个完整的连续内存块，原子性地传输至Decode实例。Decode实例会预先分配好接收状态的目标槽位，确保状态就位的准确性。这种设计使得分布式/中间件架构能够高效、统一地管理异构模型状态，为高性能分离式部署铺平道路。

四、性能验证

SGLang v0.5.5 在H100/H800 GPU上对Qwen3-Next-80B等混合模型进行了测试：

• 前缀缓存：启用前缀匹配后，首Token延迟（TTFT）降低了约57.63%，有效避免了重复计算。
• 推测解码：在batch size为1时，通过调整MTP窗口和top-k参数，吞吐量可从基准的约100 tokens/秒提升至324.57 tokens/秒，加速效果显著。

五、总结与展望

阿里云Tair KVCache与SGLang的合作，通过双池内存管理、混合前缀缓存、适配性推测解码及扩展的PD分离架构，系统性地解决了Mamba-Transformer等混合模型在推理时面临的状态管理、内存优化与分布式适配难题。这些方案已在实际模型中得到验证，能有效提升推理效率。

未来，双方将继续深化在人工智能推理基础设施领域的合作，重点推进HiCache分层缓存与混合模型的整合、进一步提升缓存命中率，并致力于实现比特级确定性推理，推动混合架构模型在云原生环境下的高效、可靠部署。