Cloudflare 大规模部署 Kimi 和 GLM 的显存优化实战
arpit_bhayani · x · 2026-08-05
Cloudflare 近期发布了其大规模运行 Kimi K2.6 和 GLM 5.2 模型的工程实践博客。对于这类长上下文大模型，最先耗尽 GPU 显存的往往不是模型权重，而是 KV Cache。
为了提升并发并降低成本，Cloudflare 采用了三项核心技术：
- KV Cache 量化：将 Kimi K2.6 的缓存从默认的 BF16 降至 FP8 精度，直接将显存占用减半。
- 模型权重压缩：进一步压缩模型体积以腾出空间。
- 共享缓存保护：在并发量提升的共享硬件环境下，确保缓存的安全与稳定。
底层推理框架方面，团队选用并深度参与开发了开源框架 SGLang，认为其提供了目前市场上最佳的推理性能。
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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