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)→
「编程与Agent」频道最新
- dotey 分享 AI 项目四步起手式：PoC、Claude Design、MVP 再迭代 — dotey · 2026-09-22
- 马斯克晒 Grok 4.7 在 Tesla 干真工程，FSD 功能靠过夜 agent 交付 — elonmusk · 2026-09-22
- 拆解 Virtual Biotech：6 个设计决定如何撑起可审计 AI 药企 — bravo_abad · 2026-09-22
- 25 个 PM 岗位近半要求会写 evals,四家公司晒 eval 投入回报数据 — lennysan · 2026-09-22
- 3.7万智能体模拟药企：Virtual Biotech 系统工程细节拆解 — bravo_abad · 2026-09-22
- LinearSolveBench 发布:考 AI 写 C 语言快速稀疏线性求解器 — hgarud · 2026-09-22