你的观察很敏锐——三者确实都涉及“前缀共享”，但在共享对象的来源、共享范围、生命周期和适用场景上存在本质差异，核心是“前缀由谁生成、能被多少请求共享、是否随解码动态变化”。结合论文4.4小节及6.3-6.4小节的细节，具体区别如下：

一、核心差异总览：从“共享三要素”切入

为清晰区分，先定义“共享三要素”——前缀来源（谁生成的前缀）、共享范围（多少请求/序列能共享）、生命周期（共享关系是否随解码变化），三者的差异如下表所示：

二、逐一拆解：从“场景+共享逻辑”看差异

1. 并行采样（Parallel Sampling）：同一请求内的“固定prompt前缀共享”

• 场景本质：为单个用户请求的1个输入prompt，生成多个独立的输出候选（如用户输入“写一段请假条”，模型生成3版不同表述）。
• 共享逻辑：
  • 前缀是“用户输入的prompt”（如“写一段请假条”对应的KV缓存），仅在同一请求内的多个候选序列间共享——所有候选的prompt完全相同，因此它们的“prompt对应的KV Block”映射到同一个物理Block（引用计数=候选数）；
  • 共享关系固定不变：生成阶段，各候选会生成不同的输出token，此时不再新增共享（仅在prompt阶段共享），若需修改共享Block（如填充新token），则通过“写时复制”分配新Block（避免影响其他候选）；
  • 论文实验（6.3小节）：并行采样的内存节省主要来自“prompt部分的共享”，节省比例为6.1%-30.5%（ShareGPT数据集因prompt更长，节省比例更高）。

2. 束搜索（Beam Search）：同一请求内的“动态候选前缀共享”

• 场景本质：为单个用户请求的1个输入prompt，生成“概率最高的top-k个候选序列”（如机器翻译输入“Hello”，保留top-4最可能的法语翻译），候选序列会随解码实时淘汰/保留。
• 共享逻辑：
  • 前缀包含“用户输入的prompt”和“候选序列已生成的公共部分”——不仅共享prompt，还共享候选序列在解码过程中产生的公共前缀（如候选1“Bonjour le”、候选2“Bonjour la”，共享“Bonjour”前缀）；
  • 共享关系动态变化：每轮解码后，若部分候选被淘汰（不再是top-k），其独占的KV Block会被释放，剩余候选的共享范围可能扩大或缩小（如图9中，淘汰候选0和3后，候选1-2的共享Block从3个增加到4个）；
  • 核心区别于并行采样：并行采样的共享仅局限于“固定prompt”，束搜索的共享则延伸到“动态生成的候选前缀”，且共享范围随解码推进实时调整，内存节省比例更高（37.6%-66.3%，6.3小节）。

3. 共享前缀（Shared Prefix）：跨请求的“服务端预定义前缀共享”

• 场景本质：多个不同用户请求共享“服务端提前定义的公共前缀”（如翻译任务中，所有用户请求的prompt都包含“Translate English to French: 示例1→示例2→示例3”，用户仅需输入私有内容如“cheese”）。
• 共享逻辑：
  • 前缀是“服务端预生成的公共内容”（非用户输入的prompt），在不同用户请求间共享——服务端提前计算公共前缀的KV缓存并存储到物理Block中，所有包含该前缀的用户请求，其“前缀对应的逻辑Block”直接映射到预缓存的物理Block（无需重复计算）；
  • 共享关系全局固定：公共前缀由服务端预先定义（如1-shot/5-shot示例），不随用户请求的解码变化，用户请求仅需计算“私有内容”的KV缓存（如“cheese”对应的Block）；
  • 核心区别于前两者：前两者是“同一请求内的序列共享”，而共享前缀是“跨请求的全局共享”，前缀由服务端统一生成，而非用户请求的输入，能减少大量不同请求的重复计算与存储（论文6.4小节实验：5-shot前缀场景下，vLLM吞吐量是Orca（Oracle）的3.58倍）。

三、一句话总结核心差异

• 并行采样：同一请求内的多个候选，共享“用户输入的固定prompt前缀”；
• 束搜索：同一请求内的多个候选，共享“prompt+动态生成的候选公共前缀”（共享范围随解码变）；
• 共享前缀：多个不同请求，共享“服务端预定义的公共前缀”（跨请求、全局共享）。

三者的“共享前缀”看似相似，但共享的“主体”“范围”和“灵活性”完全不同，分别对应LLM服务中“单请求多候选”和“多请求公共前缀”两类不同场景的内存优化需求。