Cloudflare 详解大规模运行 Kimi 与 GLM 的推理优化
michellechen · x · 2026-08-03
Cloudflare 发布技术博客，分享了在其 Workers AI 上大规模运行 Kimi 和 GLM 等万亿参数模型的底层优化经验。
为了解决这些大型长上下文 MoE 模型的内存受限问题，团队主要采用了三项技术：
- KV 缓存量化：有效减少注意力机制键值对带来的显存占用。
- 模型权重压缩：进一步降低模型加载的内存需求。
- 缓存保护机制：在共享硬件上打包更多请求的同时，防止缓存互相干扰。
此外，所有实验和生产流量均基于开源推理框架 SGLang 运行和基准测试，团队认为 SGLang 目前提供了市场上最佳的推理性能。
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