待验证50% 置信解决方案精确时间
路由型推理服务商若将连续请求路由到不同物理节点，之前计算好的KV Cache无法被复用，可通过粘性路由或分布式KV Cache存储解决
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/8/15
首次发现
来源
相关事实
待验证Prompt Caching通过复用相同前缀的KV Cache跳过重复计算，降低延迟和Token费用65% 相似待验证在100K+ Token长上下文场景下KV Cache可能成为显存瓶颈，催生了GQA、PagedAttention等优化技术65% 相似待验证vLLM引入PagedAttention技术将KV Cache分割为固定大小物理块按需分配，而llama.cpp采用预分配策略在模型加载时一次性保留完整KV Cache空间64% 相似待验证传统LLM推理引擎在处理KV Cache时存在严重的内存碎片问题，对于13B参数模型，单个请求的KV Cache可能占用数GB内存，而实际利用率可能低于50%64% 相似待验证上下文越长，模型需要缓存的 KV Cache 越大，KV Cache 使模型生成新 Token 时无需重新计算所有历史 Token 的注意力权重63% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/753259API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/753259MCP
get_claim(id=753259)