在大型语言模型的实际部署中,显存消耗始终是制约推理效率的关键瓶颈。以主流的175B参数模型为例,单个请求的KV Cache显存占用可达3GB以上,当面临高并发场景时,显存压力呈现指数级增长。传统解决方案往往在计算效率与显存占用之间陷入两难抉择,而KV...
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在大型语言模型的实际部署中,显存消耗始终是制约推理效率的关键瓶颈。以主流的175B参数模型为例,单个请求的KV Cache显存占用可达3GB以上,当面临高并发场景时,显存压力呈现指数级增长。传统解决方案往往在计算效率与显存占用之间陷入两难抉择,而KV...