当AI执行写代码等复杂任务时，需要记住大量历史信息，这些“记忆”在技术上叫KV Cache，就像模型的“草稿本”。任务越长，草稿本越厚，昂贵的GPU显存很快就装不下了。 显存告急时，系统只能清掉部分草稿。等AI再次需要这些信息时，GPU就得重算一遍。这不仅让用户等待时间变长，还浪费了宝贵的算力。 破局之道是“以存代算”，把记忆交给CPU管理。系统可将暂时不用的草稿转移到CPU侧的内存或硬盘中，为GPU腾出空间。 为了让存取更高效，英特尔推出了KV Shrink等优化技术。它利用CPU内置的QAT专用硬件加速压缩草稿，能无损节省20%至30%的存储空间，且几乎不增加延迟。测试表明，该技术能让模型的首字响应速度最高提升约5倍。 简而言之，让GPU专心做“新题”，让CPU和存储系统帮忙管理“旧草稿”，避免重复计算。这不仅能让大模型响应更快，还能大幅降低数据中心的运营成本。

大模型推理不仅拼GPU算力，更拼数据的传输效率。AI基础设施正从单纯“堆算力”转向计算、网络与存储的深度协同。 如今，存储已成为AI推理的核心资源。月之暗面的Mooncake系统将上下文缓存（KV Cache）独立调度，“以存储换计算”大幅提升系统承载力；NVIDIA的CMX平台则在显存和传统存储间...

2026年4月，月之暗面与清华大学联合发布新论文，提出Prefill-as-a-Service（PrFaaS）架构，解决大模型推理中的跨机房调度难题。核心突破在于实现KV Cache跨数据中心传输，将Prefill和Decode解耦至异构集群，显著优化长上下文场景性能。实验显示，相比传统同构部署，吞吐量提升54%，P90延迟降低64%，且仅占用13Gbps带宽，普通商用以太网即可承载。研究团队由清华大学郑纬民院士、武永卫教授及月之暗面工程团队组成，一作为清华博士生秦若愚。该成果基于混合注意力模型架构，为分布式推理提供高效可行的工程方案。

4月13日，知名分析师郭明錤发文指出，当前内存瓶颈问题正通过多方努力逐步缓解。英伟达借助Grok 3 LPX实现低延迟输出，谷歌利用TurboQuant提升基础设施利用率，Anthropic支持长时间运行的有状态代理架构。郭明錤强调，这些方案从不同层面应对内存密集型挑战，彼此互补且不可替代，并不存在‘压缩KV Cache即可消除内存需求’的简单逻辑。内存问题涉及硬件与软件的系统级优化，需在多层面持续改进。

2026年3月，谷歌研究院发布论文介绍TurboQuant压缩算法，引发市场震动。该算法可将AI推理中关键的KV cache内存占用压缩至少6倍，且精度零损失，直接冲击存储芯片行业。受此影响，美光和西部数据股价大跌。TurboQuant结合PolarQuant与QJL技术，实现3-bit量化，无需额外存储开销，同时提升计算速度达8倍。测试显示其在问答、代码生成等任务中表现优异，性能全面领先。专家评价称这是‘谷歌的DeepSeek时刻’，表明更少资源也能实现高质量AI推理。不过，该技术目前仅为实验室成果，仅适用于推理阶段，尚未大规模部署。论文将在ICLR 2026正式亮相。

小米MiMo团队推出了一种名为HySparse的混合稀疏注意力架构，显著优化了AI模型的性能。HySparse通过仅保留少量全注意力（Full Attention）层进行“token选择+KV Cache”，其余稀疏注意力（Sparse Attention）层复用这些信息，从而高效处理长上下文建模。...

标题：榨干GPU性能，中兴Mariana突破显存壁垒 正文： 大语言模型（LLM）在各行业的应用日益广泛，但推理效率与显存成本之间的矛盾愈发突出。KV Cache作为提升生成速度的核心技术，却因显存占用过高成为制约模型扩展和并发能力的瓶颈。如何高效扩展KV Cache存储空间，已成为AI领域的关...