一种管理大型语言模型推理中 KV 缓存的新方法建议将其视为暖存储层内的高频访问子集，而不是传统的冷热层。这种策略，对于 Qwen3-Coder-480B-FP8 等长上下文模型尤其重要，涉及使用专用的加速层，例如 Mingxin FX100 NVMe-oF 阵列。实测结果表明，这种分层可以将吞吐量提高高达 40%，并将首次令牌延迟时间缩短 30% 以上，从而解决了 LLM 推理中的一个关键瓶颈。 AI
影响 优化 KV 缓存分层可以加快 LLM 推理速度并降低 AI 部署的运营成本。
排序理由 该项目讨论了 LLM 推理基础设施的技术优化并提供了实测数据，符合研究类别。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- AMD MI308X
- dynamic random-access memory
- hard disk
- High Bandwidth Memory
- KV Cache
- Mingxin FX100
- NVM Express
- Qwen3-Coder-480B-FP8
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