Cloudflare 详解 Kimi 与 GLM 的 KV 缓存量化和 SGLang 部署
michellechen · x · 2026-08-04
Cloudflare 介绍了它如何在靠近用户的 Workers AI 上高效运行 月之暗面 Kimi K 系列 和 智谱 GLM 这类长上下文、MoE 大模型。
文章重点讲了三项生产环境优化：
- KV cache 量化：降低显存占用
- 模型权重压缩：让更多请求共享 GPU
- 缓存保护：在更高并发下维持共享硬件性能
Cloudflare 表示，这些优化让它能在 不影响模型精度 的前提下，以 更低成本 服务 更多客户。文中还提到，实验与线上流量都基于 SGLang，并称其是当前测试过性能最好的 serving 框架。
所属事件:Cloudflare 详解大规模运行 Kimi 与 GLM 显存优化(4 条相关)→
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