vllm 缓存对模型启动时间的影响
你的观察基本符合 vLLM 的实际启动流程。几个缓存影响的阶段不同，所以影响启动时间差异很大。
先区分一下：
| 缓存 | 主要内容 | 影响阶段 | 对 vLLM 启动时间影响 |
|---|---|---|---|
/tmp/torchinductor_root/ | PyTorch Inductor 编译缓存 | 模型运行时图优化、kernel fusion | 通常较小 |
~/.triton/cache/ | Triton kernel 编译缓存 | Triton 自定义 kernel 编译 | 通常较小 |
~/.cache/vllm/ | vLLM 自身缓存（含部分编译产物） | vLLM backend 初始化 | 中等 |
flashinfer/ | FlashInfer kernel autotune / JIT 编译缓存 | attention、MoE、量化 kernel | 非常大 |
为什么 FlashInfer 缓存影响最大？
你的模型：
unsloth/Qwen3.6-27B-NVFP4启动参数：
--moe-backend flashinfer_b12x这类模型启动时会大量依赖 FlashInfer。
启动流程大概：
vLLM serve | |-- load model weights | |-- initialize attention backend | |-- initialize MoE backend | |-- FlashInfer kernel selection | |-- 查找已有 kernel cache | |-- 没有: 编译 CUDA kernel autotune 保存 cache | |-- engine ready第一次启动：
没有 flashinfer cache | v nvcc / nvrtc 编译大量 kernel | v 几十秒甚至几分钟第二次：
读取 ~/.cache/vllm/flashinfer | v 直接加载 | v 快速启动为什么 Triton cache 不明显？
因为现在 vLLM 的核心路径不一定大量依赖 Triton。
例如：
以前：
vLLM | |-- Triton attention |-- Triton fused kernel现在很多情况：
vLLM | |-- FlashAttention | |-- FlashInfer | |-- CUTLASS | |-- CUDA kernel尤其 Blackwell：
RTX5090 SM120 NVFP4大量走：
FlashInfer + CUTLASS + Tensor Core kernel不是 Triton。
所以：
~/.triton/cache可能只有少量 kernel。
/tmp/torchinductor_root为什么影响小？
PyTorch Inductor主要影响：
torch.compile
graph capture
operator fusion
例如：
torch.compile(model) | v Inductor | v 生成优化后的 kernel但是 vLLM 推理：
不是传统：
PyTorch eager + torch.compile更多是：
CUDA Graph + custom kernel + FlashInfer所以 Inductor 贡献有限。
你可以验证
第一次启动：
rm -rf ~/.cache/vllm/flashinfer time vllm serve ...观察：
Compiling ... Generating kernels... Autotuning...第二次：
time vllm serve ...通常会明显减少。
你的环境建议持久化
你之前设置：
export HF_HOME=/hyperai/input/input0/hub export VLLM_CACHE_ROOT=/local_nvme/vllm_cache export FLASHINFER_CACHE_DIR=/local_nvme/flashinfer_cache export TORCHINDUCTOR_CACHE_DIR=/local_nvme/torch_cache export TRITON_CACHE_DIR=/local_nvme/triton_cache其中最关键：
第一优先级
FLASHINFER_CACHE_DIR一定要持久化。
第二优先级
VLLM_CACHE_ROOT保存 vLLM 相关编译结果。
第三
TRITON_CACHE_DIR TORCHINDUCTOR_CACHE_DIR保存也没坏处，但收益明显低。
对你的 RTX5090 + NVFP4 环境还有一个特殊点
Blackwell 的 NVFP4 kernel 比传统 FP16 kernel 更依赖：
CUTLASS + FlashInfer + architecture specific compilation例如：
sm_120 sm_121这些 kernel 不是通用二进制。
所以：
同一个 cache：
RTX5090(sm120)换到：
B200(sm100)通常不能复用。
甚至：
RTX5090 A机器 RTX5090 B机器如果 CUDA / driver / flashinfer 版本不同，也可能重新编译。
所以你的实验结果可以总结为：
启动耗时主要 = 模型权重加载 + FlashInfer kernel 编译/autotune 不是 = PyTorch Inductor + Triton cache对于你现在这个Qwen3.6-27B-NVFP4 + RTX5090 + vLLM FlashInfer MoE backend场景，flashinfer cache是最值得持久化的。