模型部署中如何选择合适的缓存策略以提升推理速度？

Question

在模型部署中，如何选择合适的缓存策略以提升推理速度？随着AI模型规模增大，推理延迟成为关键瓶颈。缓存策略可有效缓解这一问题，但如何选择适合的方案？需考虑数据分布特性、内存限制及更新频率。例如，LRU（最近最少使用）适合数据访问较均匀场景；LFU（最不常用）适用于长尾分布数据。同时，分布式缓存如Redis可用于大规模应用，而近内存缓存适合低延迟需求。此外，是否采用分级缓存取决于冷热数据分离程度。如何平衡命中率与资源消耗，是技术选型的核心挑战。