Unverified50% confidenceSolutionExact time
对KV Cache进行Q8量化可在精度损失极小的前提下将内存占用压缩约50%
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50%
Confidence
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7/7/2026
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Ornith 9B实测：16GB Mac Mini能否胜任本地AI编码？
bilibili四月的尾巴_7/4/2026
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Unverified量化KV Cache（压缩为INT8或INT4）可将缓存内存降低50-75%，但主流推理框架支持成熟度参差不齐80% similarVerifiedFP8量化技术通过将权重压缩为8位表示，在几乎不损失精度的前提下将显存占用减少约50%77% similarUnverifiedvLLM通过PagedAttention技术将KV Cache的内存碎片率从60%以上压缩至接近零，在高并发场景下可将推理吞吐量提升数倍76% similarUnverifiedMLA通过将KV矩阵压缩为低维潜在向量缓存，理论上可将KV Cache显存占用降低至标准MHA的5%至13%71% similarVerified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%69% similar
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