瑞网广通 AI KV Cache 存储 · 五大典型 AI 应用场景-01｜强化学习后训练

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KV Cache存储五大典型AI应用场景

01｜强化学习后训练：

KV Cache 如何支撑

大规模Rollout？

当大模型从“会生成”迈向“会推理、会思考”，强化学习后训练正逐步成为模型能力跃升的核心环节。在 GRPO、PPO、RLVR 等后训练流程中，模型需针对海量 Prompt 执行多轮 Rollout，产出多个 Response 或 Trajectory，再依据 Reward 完成策略迭代。Rollout 频次与上下文长度的不断攀升，使得 KV Cache 从 GPU 内部的临时缓存，逐步演变为左右训练效率的关键数据资产。

■ 为什么后训练会产生大量 KV Cache

强化学习后训练的核心特征之一，在于同一训练 Prompt 通常需执行多轮 Rollout。模型围绕同一 Prompt 产出多个 Response 或 Trajectory，并结合 Reward 对模型进行调优。典型链路如下：

Training Prompt → Policy Model → 多个 Rollout → Reward → Policy Update

当Prompt 偏长时，模型首先需执行 Prefill，构造出相应的 Prefix KV。后续多轮 Rollout 往往沿用同一 Prefix 持续生成。若每轮 Rollout 都重新计算相同 Prefix，将引发大量重复 Prefill 资源消耗。

■ 典型业务与用户所面临的挑战

■典型业务

GRPOPPORLVR

数学/推理模型训练

Reasoning Model 后训练

Coding Model 后训练

■用户面临的挑战

◆Rollout 数量大，KV Cache 工作集快速增长

◆长Prompt 带来巨大的 Prefill 开销

◆多个Rollout 重复计算相同 Prefix

◆GPU HBM 容量限制 Rollout 并发规模

◆训练过程产生TB 甚至更大规模 KV 工作集

传统架构下，KV Cache 主要驻留于 GPU HBM 内部，其生命周期与单次任务强绑定。随着 Rollout 数量持续攀升，GPU HBM 容量极易成为并发规模的瓶颈。

瑞网广通AI KV Cache 存储方案可构建独立的 KV Cache Storage，为多个 Rollout Worker 提供共享的 KV Cache，将 Prefix KV 的复用与 Offload 纳入统一存储体系。

其核心思路如下：

多个Rollout Worker 共享独立 KV Cache Storage，实现 Prefix KV 复用与 Offload

■用户可以获得什么

✓ 减少重复 Prefix Prefill

✓ 扩大 Rollout 并发规模

✓ 降低 GPU HBM 压力

✓ 提升 GPU 集群训练效率

✓ 支撑 TB～PB 级 KV 工作集

当后训练由小规模实验迈向大规模 Rollout，KV Cache 已超越 GPU 内部缓存的定位，开始转变为需要统一管理、共享与 Offload 的训练数据资产。对于大规模强化学习后训练集群而言，瑞网广通 AI KV Cache 存储凭借共享 KV Storage，能够充当衔接 GPU 算力与 Rollout Context 的关键存储层。

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成为GPU 显存的新负担，如何通过分层卸载释放 GPU 潜力？

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