KV-cache分块优化提升Agent推理吞吐
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KV-cache分块优化提升Agent推理吞吐
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AI 综述
heghbalz分享了面向Agent多轮对话的KV-cache块边界感知优化思路：当对话轮次与缓存分块对齐时，可提高缓存命中，避免丢弃同一块内已缓存的token。其基准测试显示，GLM-5.3-Flash NVFP4的Decode TPM/GPU最高提升3.02倍、TTFT p90下降88%；Nemotron 3 Super和Qwen3.8-Flash-Next的Decode吞吐分别提升2.32倍和1.54倍。
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最新进展11月10日 11:20
FlashState 让 KV-cache 块边界感知 Agent 轮次，吞吐最高提升 3 倍报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月10日
- AGI HuntFlashState 让 KV-cache 块边界感知 Agent 轮次，吞吐最高提升 3 倍
FlashState 让 KV-cache 块边界感知 Agent 轮次，避免丢弃块中 token，提升推理吞吐。基准对比显示，GLM-5.3-Flash NVFP4 的 Decode TPM/GPU 提升 3.02 倍、TTFT p90 降 88%，Nemotron 3 Super 与 Qwen3.8-Flash-Next 的 Decode 分别提升 2.32 倍和 1.54 倍。
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