KV Cache 量化生产实战:用 FP8/INT8 降低长上下文推理显存压力
系统梳理 KV Cache 量化在长上下文 LLM 推理中的价值、原理、vLLM/TensorRT-LLM 落地方式、评估指标与上线风险,帮助团队稳妥降低显存与延迟成本。
共 3 篇文章
系统梳理 KV Cache 量化在长上下文 LLM 推理中的价值、原理、vLLM/TensorRT-LLM 落地方式、评估指标与上线风险,帮助团队稳妥降低显存与延迟成本。
从生产推理角度拆解推测解码的收益边界,解释草稿模型、验证模型、接受率、请求负载与批处理之间的关系,并给出上线前的压测、回退和监控清单。
从FP8、INT4、AWQ、GPTQ到KV Cache量化,系统讲清大模型推理量化的收益、风险、选型方法和上线检查清单,帮助LLM推理工程师做出可落地的量化决策。