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跨层压缩隐藏状态同时加速TTFT和压缩KV cache!

大为股份：半导体存储器业务占比约92%，子公司大为创芯微主要产品有NAND、DRAM存储两大系列，产品线覆盖DDR3、DDR4、LPDDR4X商规/宽温级、DDR5等DRAM产品。

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本文假定您已具备人工智能（AI）的基本概念知识，拥有API设计的实践经验，并且熟悉构建生产级系统的经典挑战。同时，您需要能够熟练阅读Python代码，并理解分布式系统原理。

“快子清鸡流”是一种针对金币收益下降问题的解决方案，核心逻辑是通过清除设备缓存、出厂重置等操作重置系统，从而重新获取高价值广告。以下是具体解析；

AI时代，人们普遍能够感受到数据量的激增，显性的矛盾是有限的存储空间和成本约束下，绝大多数生成的数据无法被保存。而更深层次的矛盾则是如何挖掘数据的价值，毕竟，只有数据所能产生的价值超过存储的成本，数据才值得保存下来。

KV Cache 传递是 vLLM 实现 PD（Prefill-Decode）分离的核心技术之一，其性能与稳定性直接关系到整个推理系统的效率。本文将系统探讨 KV Cache 传递过程中的关键问题。

如果你觉得这是一个非常简单的问题，那么你真应该好好读读本文，我敢保证这个问题绝没有你想象的那么简单。注意，一定要完本文，否则可能会得出错误的结论。

wait: mov eax, DWORD PTR busy[rip].L2: test eax, eax jne .L2 retbusy: .long 1

22MB的二级缓存、32MB的系统缓存、75.8GB/s的内存带宽，这些数字不是工程师的草稿，而是苹果给“专业用户”开的账单。

他们提出的 EvolKV 框架，仅用1.5% KV Cache预算，大模型性能却媲美完整模型，令技术圈震惊。

只用 1.5% 的内存预算，性能就能超越使用完整 KV cache 的模型，这意味着大语言模型的推理成本可以大幅降低。EvolKV 的这一突破为实际部署中的内存优化提供了全新思路。

缓存是解决这些问题的终极武器！本文将用真实电商案例，带你掌握Spring缓存的高级玩法，从基础配置到多级缓存架构，再到高并发场景的缓存三剑客（穿透/雪崩/击穿）解决方案，最后用压测数据展示性能飙升300%的奇迹！

手机用久了，内存提示总频繁弹出，打开APP卡顿、拍照时提示“存储空间不足”，这些问题大多是缓存垃圾堆积导致的。