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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

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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。

GitHub Trending (daily)

LMCache 是一个开源的KV缓存管理层，用于LLM推理，通过支持跨推理引擎持久化存储和复用KV缓存，减少首Token延迟并提升吞吐量。

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一份关于KV缓存管理的实践指南，介绍开源LMCache架构，该架构通过消除代理工作流中的冗余上下文处理，将输入令牌成本降低90%，并将LLM推理速度提升高达14倍。

arXiv cs.AI

CompressKV针对基于GQA的大语言模型，提出了一种语义检索引导的KV缓存压缩方法，通过识别语义检索头来保留关键令牌。在LongBench任务中，仅使用3%的KV缓存即可实现超过97%的全缓存性能。

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LMCache是一个开源库，它使KV缓存持久化并可在请求之间共享，消除了RAG和多轮对话工作负载中的重复计算，实现了高达15倍的吞吐量提升和3-10倍的首令牌时间减少。