KV Cache Hit Ratio 修正模型：从直觉到统一公式

KV prefix hit 同时减少重复计算、增加或复用 cache 读取，并可能改变瓶颈位置。端到端模型不能只把 TTFT 或 TPM 乘一个 1-h；它要把 compute、load、overlap、fixed 与 decode 分开。

适用边界：固定配置分析，不替代原生重跑

本页适合解释单个既有配置在 hit 变化下的方向、兼容历史上缺少 KV 建模的结果，或作为 native 实现的对照近似。它不证明后处理与仿真可交换：

$$\operatorname{Correct}(\operatorname{Simulate}(h=0)) \ne \operatorname{Simulate}(h>0)$$

KV hit 会改变有效 token 数、算子 shape、MoE 通信 payload、显存与 Batch 约束、overlap 关系，并可能改变最优 TP/DP/EP/MoE-TP 配置。因此生产模拟器必须把 $h$ 作为场景输入，在模型层重新执行算子、通信、显存和候选配置搜索；编排层不应根据 breakdown 展示标签二次推断物理缩放。完整的参数归属与验收规则见模拟器建模指南。

1. 本页接收什么、输出什么

输入至少包括：

• 连续 prefix 的 token hit ratio $h$；
• 0-hit prefill breakdown；
• 命中 payload 的驻留层级与 per-rank bytes/token；
• 有效传输带宽与 overlap 假设；
• decode chip-time 及 ISL/OSL 口径。

输出是同一 workload identity、同一并行配置、同一可行性边界下的 TTFT 与 TPM 近似修正。它不能用于跨配置重排，也不能复用 0-hit 下已经失效的 Batch 或显存结论。若 $h$ 是“命中请求比例”而不是“命中 token 比例”，必须先转换，二者不能直接代入同一公式。

2. Compute：按算子作用域缩放

Dense causal interaction 的剩余区域近似为 $1-h^2$；完整几何推导及适用条件见 Causal Attention 命中面积。这里直接使用它，不再重复证明。

有可用 breakdown 时：

$$\begin{aligned} T_{\text{compute}}(h) &=T_{\text{attn-interact},0}(1-h^2)\\ &\quad+T_{\text{token-linear},0}(1-h)\\ &\quad+T_{\text{other},0}f_{\text{other}}(h) \end{aligned}$$

Bucket	一阶缩放	说明
causal QK/AV interaction	$1-h^2$	suffix 仍访问 cached prefix
QKV/O projection、FFN/MoE	$1-h$	只为 miss suffix 重算
communication/runtime	单独建模	可能固定、分段或随 batch 改变

若 trace 只给一个混合 “attention” bucket，不能确定其中 projection 与 interaction 的占比。此时应保留区间或校准系数，而不是假装分解精确。

3. Load：命中不等于免费驻留

若命中的 prefix 已在 GPU HBM，额外 transfer 可以接近零；若在 Host、NVMe 或远端 cache，需要加载到执行设备。令 $N_{\text{load}}$ 为本次确实迁移的 hit tokens：

$$T_{\text{load}}(h) =\frac{N_{\text{load}}(h)\times S_{\text{kv/token/rank}}} {B_{\text{effective/rank}}}$$

简单场景可令 $N_{\text{load}}=hN$，但共享驻留、局部命中、分层 cache 或压缩传输都会改变它。

MHA/GQA 的 per-rank payload 可从 KV Cache 的全局逻辑公式出发，并按已确认的 TP layout 修正；MLA、CSA/HCA 必须使用各自 schema。不要把全模型 bytes 除以单卡带宽，也不要把理论链路峰值当有效带宽。

4. Overlap 与 TTFT

令 $\alpha\in[0,1]$ 表示 load 与可变 compute 的可重叠程度：

$$T_{\text{overlap}}(h) =\alpha\min\!\left( T_{\text{load}}(h), T_{\text{compute}}(h) \right)$$ $$\operatorname{TTFT}(h) =T_{\text{fixed}} +T_{\text{load}}(h) +T_{\text{compute}}(h) -T_{\text{overlap}}(h)$$

$\alpha$	解释	可变部分
0	不重叠的保守复刻	$T_{\text{load}}+T_{\text{compute}}$
1	充分重叠的上界	$\max(T_{\text{load}},T_{\text{compute}})$

$\alpha$ 不是硬件常数。它受 chunk、prefetch、scheduler、并发和依赖链影响，应由 trace 或实验校准；配置目标只能标为假设。

5. 从 TTFT 到两种 TPM

设同一规范化请求的：

$$C(h)=P(h)+D$$

• $P(h)$：hit 修正后的 prefill chip-time。
• $D$：decode chip-time。

若 prefix hit 不改变输出长度与 decode 执行，$D$ 可暂视为固定；若 scheduler、cache contention 或 batch 形态同时变化，必须重测。

口径	公式	回答的问题
Delivered TPM	$\frac{(\mathrm{ISL}+\mathrm{OSL})\times60000}{C(h)}$	单位 chip-time 向用户交付多少 token？
Physical TPM	$\frac{(\mathrm{ISL}(1-h)+\mathrm{OSL})\times60000}{C(h)}$	按“新算 token”口径折算多少 token？

单位要求 $C(h)$ 使用 chip·ms，结果为 token/(chip·min)；若使用 chip·s，分子应为 60。若报告服务总吞吐，需另行明确 GPU 数量和统计窗口。两种分子不可混用：

• cached input 仍属于用户请求，所以 Delivered TPM 保留完整 ISL。
• Physical TPM 去掉未重新执行的 prefix token，但它只是 token 记账口径；suffix 对 cached prefix 的 attention 与 cache load 仍消耗硬件，不能把它当能耗或 FLOPs 真值。

高 OSL 或 decode 占比高时，prefill 即使显著缩短，端到端 TPM 增益也会被 $D$ 稀释。

6. 数据不足时如何退化

若没有算子 breakdown，可用单线性近似：

$$T_{\text{compute}}(h)\approx(1-h)T_0$$

若进一步假设充分 overlap，并定义全量 cache load 与 0-hit compute 的时间比：

$$\delta=\frac{N S_{\text{kv/token/rank}}} {B_{\text{effective/rank}}T_0}$$

则可写成趋势模型：

$$\Theta(h) \approx\frac{\Theta_0} {\max(1-h,\delta h)}$$

它只用于说明“compute 下降、load 上升”的交叉点。相比完整模型，它没有显式固定开销、算子差异和 decode，不能用于承诺绝对容量或 SLO。

7. 从 measured hit 修正到 target hit

若压测已经在 $h_m$ 下完成，而目标是 $h_t$，应使用同一校准模型分别求总 chip-time：

$$C(h)=P(h)+D$$ $$\operatorname{TPM}^{t}_{\text{delivered}} =\operatorname{TPM}^{m}_{\text{delivered}} \times\frac{C(h_m)}{C(h_t)}$$

再按目标 hit 转为 Physical TPM：

$$\operatorname{TPM}^{t}_{\text{physical}} =\operatorname{TPM}^{t}_{\text{delivered}} \times \frac{\mathrm{ISL}(1-h_t)+\mathrm{OSL}} {\mathrm{ISL}+\mathrm{OSL}}$$

这个相对修正要求模型、ISL/OSL、并行配置、并发和 cache 层级一致。若这些条件变化，不能把 hit 差异当唯一自变量。

8. 校准与误用检查

在输出结果前确认：

1. $h$ 是 token-weighted 连续 prefix hit，还是其他统计？
2. baseline 是 0-hit，还是已含 measured hit？
3. attention bucket 是否拆出 projection？
4. payload 是全局还是 per-rank，是否包含 Scale/对齐？
5. 命中数据已经在 HBM，还是需要 Host/远端加载？
6. 有效带宽和 $\alpha$ 来自实测还是配置假设？
7. 输出是 Delivered 还是 Physical TPM？
8. decode 是否确实可视为不变？
9. 当前用途是固定配置敏感性分析，还是需要重新搜索候选配置？

缺失项应明确标记 missing、unavailable 或 not_comparable。估算值与校准值也应分栏展示。

相关页面

• Causal Attention 命中面积1-h² 的唯一推导页。
• KV Cachebytes/token、per-rank、分页与驻留生命周期。
• DeepSeek MLAlatent KV 的 payload 与 kernel 边界。
• 模拟器建模指南公式作用域、估算和校准合同。