概念
Transformer推理中缓存Key/Value张量以避免重复计算的机制。
最近变化
2026-06-04 · 70B参数模型仅加载权重需约140GB显存，每个活跃请求还需独立KV Cache存储上下文。
KV Cache 被反复提及时，通常意味着它正在影响产品路线、开发者工作流或 AI 产业判断。这个页面把分散材料合并成一个可持续更新的观察入口。
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Efficient LLM serving relies on quantization and vLLM's smart memory management to overcome 140GB VRAM and KV Cache bottlenecks for low-latency concurrency.
入选理由：70B参数模型仅加载权重需约140GB显存，每个活跃请求还需独立KV Cache存储上下文。
Step 3.7 Flash significantly reduces KV-cache cost via MFA + AFD technology, enabling efficient inference with one-click deployment.
入选理由：Step 3.7 Flash采用MFA + AFD技术，将KV-cache成本降至原模型的分数。
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