AI 工程师必懂的 12 种 KV Cache 压缩技术一文讲透
blaizedsouza · x · 2026-09-11
- 作者 Avi Chawla（LLM 生产环境 2.5 年经验）发布文章《KV Cache Engineering for LLM Serving》，系统讲解 KV cache 为何增长及 12 种压缩手段。
- KV cache 内存随层数、KV 头数、保留 token 数、维度、每值字节数与并发请求数增长。
- 12 种技术涵盖不同层面：GQA/MQA（多 query 头共享更少 KV 头）、跨层共享 KV（需专门训练）、滑窗注意力（局部层缓存不随长度增长）等；有些需要模型架构配合，有些在推理服务引擎内部实现。
- 文章逐一说明每种方法实际省什么、以及选择时的 trade-off。
所属事件:工程师长文详解大模型 KV Cache 压缩与工程实践(2 条相关)→
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