LLM 推理降本与KV缓存卸载
algo_diver · x · 2026-07-12
这条转发总结了一套把 LLM 推理成本降到更低的实践思路：
- 请求进来后先查 LMCache，命中则直接从 CPU/SSD/远程存储 取出 KV cache，跳过 prefill。
- 组合栈包括 LMCache + vLLM + CPU/SSD/remote storage + zero-copy CUDA kernels。
- 文中还提到，像 Bloomberg 这类生产系统每周会推动数百 TB 级别的 KV cache 流量，说明这类优化已进入真实生产环境。
转发里还引用了另一篇关于 Loop Engineering 的文章：通过构建一个自动搜索配置、在评测上测回归率、达到目标后停止的闭环系统，来自动调优 RAG，而不是手工调参。
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