Cloudflare公开Kimi和GLM规模化推理优化:KV缓存量化与权重压缩
JeremyCMorgan · x · 2026-08-07
Cloudflare博客详细介绍了在Workers AI上运行Kimi和GLM的优化技术,包括KV缓存量化、权重压缩和完整性检查。这些技术帮助在GPU内存受限的情况下高效服务大型MoE模型,降低成本且不损失精度。文章还提到使用SGLang框架,并与SGLang团队合作上游补丁。
「Infra」频道最新
- RTX 6000 Pro 实测 MiniMax-H3 视频生成工作流 — JahJedi · 2026-08-07
- RTX 5090 实测 MiniMax-H3 文生视频:15秒耗时12分 — VirtualWishX · 2026-08-07
- FT长文揭秘:美国芯片巨头Intel如何从破产边缘绝地求生 — nordicinst · 2026-08-07
- 多卡集群本地并发跑满多款开源大模型,性能数据曝光 — Any-Lingonberry7411 · 2026-08-07
- 电缆固定间距与短路风险:185mm²电缆的工程考量 — jwt0625 · 2026-08-07
- 马斯克畅想TeraFab算力分配:四分之一供Optimus机器人 — XFreeze · 2026-08-07