大模型架构革命：如何将Token的KV Cache从300KB锐减至69KB？

本文深入探讨了大语言模型（LLM）推理效率的核心瓶颈——KV Cache。文章指出，KV Cache作为模型“记忆”的物理载体，占据了大量GPU显存。通过先进的架构优化，工程师们成功将每个Token的KV Cache大小从300KB大幅压缩至69KB，减少了约77%。这一突破不仅缓解了显存焦虑，更为超长上下文处理和低成本推理铺平了道路，标志着AI算力利用效率的重大飞跃。