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X AI KOLs Timeline 2026/05/23 18:49 工具

llm-inference kv-cache memory-optimization tool deepseek

摘要

一条推文分享了来自KVCache.ai的KV缓存大小计算器，这是一个用于估算本地LLM推理中KV缓存内存使用量的工具，并强调DeepSeek V4 Pro的100万token仅使用5GB内存。

发现了一个对你的本地LLM推理优化很有用的工具： https://t.co/BqX3mZJEhU 而且看起来DeepSeek V4 Pro的100万token只占用5GB内存。什么鬼？https://t.co/9b5Wvm9PA2

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缓存时间: 2026/05/24 00:17

发现了一个很棒的工具，可能对你的本地LLM推理优化很有帮助：

https://t.co/BqX3mZJEhU

而且，DeepSeek V4 Pro的100万token仅占5GB内存。

什么鬼？https://t.co/9b5Wvm9PA2

KV缓存大小计算器 | KVCache.ai

来源：https://kvcache.ai/tools/kv-cache-calculator/ 模型家族模型每序列令牌数序列数KV精度总缓存大小**--**

= -- GB

--=--

来源：-- (https://kvcache.ai/tools/kv-cache-calculator/#)

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DeepSeek的KV缓存压缩创新，包括MLA和CSA/HCA，将KV缓存大小减少了93%，实现了高效的长上下文推理和基于SSD的缓存，正如antirez的ds4.c项目所展示的那样。

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本文解释了大语言模型中 KV Cache 的概念，详细阐述了其通过存储和复用键值对以避免推理过程中的冗余计算，从而优化文本生成的原理。

Hacker News Top

文章讨论了KV缓存如何演变为LLM推理的内存层级结构，优化解码过程中的内存管理。

arXiv cs.LG

本文提出了 LKV，这是一种通过端到端学习基于 Attention Head 的预算分配与 Token 选择策略来优化大语言模型 KV 缓存淘汰的方法，在实现高压缩率的同时取得了最先进的性能表现。

arXiv cs.CL

本文介绍了 LaProx，这是一种用于长上下文大模型推理的新型 KV 缓存淘汰策略。它将问题重构为输出感知的矩阵乘法近似问题，仅使用 5% 的缓存用量即可实现高性能。