待验证60% 置信事实精确时间
DeepSeek的前缀缓存实现基于MLA（Multi-head Latent Attention）架构，MLA通过低秩压缩将KV Cache的存储需求降低了数十倍
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来源数
60%
置信度
长期有效
时效性
2026/8/26
首次发现
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相关事实
待验证GQA和MLA等技术可显著压缩KV缓存大小，DeepSeek V3采用了MLA来降低长上下文场景的内存开销79% 相似已验证多头潜在注意力机制（MLA）通过将KV投影到低维潜在空间压缩存储，将KV Cache显存占用降低至传统方法的5%至13%78% 相似待验证MiniMax新架构通过跨层共享KVCache、智能筛选注意力机制，在百万级上下文下将预填充算力消耗降低约5倍、KV缓存缩小约4.5倍73% 相似待验证压缩KV缓存的技术会直接转化为更长的上下文窗口和更低的单位推理成本73% 相似已验证MLA将KV对压缩到低维潜在空间中进行缓存，推理时通过上投影矩阵恢复完整的Key和Value，将KV缓存压缩了数倍72% 相似
引用此条事实
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