Cloudflare 详解大规模运行 Kimi 与 GLM 显存优化

Cloudflare 发布技术博客，分享了在其 Workers AI 平台上大规模运行 Kimi K2.6 和 GLM 5.2 等万亿参数模型的底层优化经验。针对长上下文 MoE 模型，团队发现 KV 缓存往往比模型权重更早耗尽 GPU 显存。为此，Cloudflare 采用了 FP8 与 INT4 量化等核心策略，结合 SGLang 部署方案，成功将并发处理能力翻倍，实现了高效的推理优化。

2026-08-03 ~ 2026-08-05 · 4 条相关

• Cloudflare 详解大规模运行 Kimi 与 GLM 的推理优化 — michellechen · 2026-08-03
• Cloudflare 部署大模型显存优化：FP8 与 INT4 让并发翻倍 — arpit_bhayani · 2026-08-05

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