技术与工程已解决
KV Cache 量化：长上下文的显存救星
KV Cache 是长上下文的显存大头，量化与分页管理能省下一半以上。
问题正文
KV Cache 为什么大
长上下文推理时，每个 Token 的中间结果都要缓存。128K 上下文的 KV Cache 可以吃掉几十 GB 显存，超过模型权重本身。
量化手段
KV Cache 量化（FP8、INT8 等）能省一半以上显存，质量损失通常可接受。分页管理消除碎片，提高利用率。
框架支持
主流推理框架支持多种 KV Cache 量化方案；前缀复用技术让共享前缀的 KV 只存一份，多轮场景收益巨大。