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Cloudflare 分享推理优化实践:KV cache 量化 + 权重压缩,吞吐量提升 41%,成本降 30%

Kimi 和 GLM 是当前最强的大模型系列之一,但它们有一个共同的问题:太吃显存了。月之暗面的 Kimi K 系列和智谱的 GLM 都是长上下文、MoE 架构的大模型,好用到让人上瘾,但 GPU 显存永远不够用。 Cloudflare 的 Workers AI 团队一直在跑这些模型的推理。他们在官方博客上发了一篇技术文章,详细拆解了三种让大模型在 GPU 上跑得更省、更快的技术手段——KV cache 量化、模型权重压缩、以及共享 KV cache 的完整性保护。效果是:吞吐量提升 41%,每 token 成本降低 30%,精度不变。 FP8 省的不仅是显存 KV c...

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