摘要:
title: date: 2026-06-13 12:18:31 tags: - 0/写作/存储100问 rating: excerpt: 问题意识 思考 Valkey 作为一个托管的内存键值数据存储引擎,它的构建结构是什么样的;以及基于它在上层构建的 ElastiCache 这个应用,在智能体应用 阅读全文
posted @ 2026-06-13 12:49
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摘要:
大语言模型(LLM)的规模化部署正面临一个尖锐矛盾:模型能力越强,推理成本与延迟越高。一次简单的Agent对话,背后可能触发数十次模型调用,而其中大量计算是在重复处理相同的系统提示词、工具定义和历史上下文。行业真的在"烧钱做无用功"吗?
答案藏在缓存里。从API融合网关的响应拦截,到Agent应用层的提示词编排,再到推理引擎内核的KV Cache管理——一条贯穿全栈的缓存优化链路正在成形。OpenRouter等网关厂商通过提示词缓存将重复输入成本压降90%;Reasonix等Agent工具借助DeepSeek的磁盘上下文缓存将命中率稳定在90%以上;vLLM的PagedAttention与SGLang的RadixAttention则在GPU显存层面展开了截然不同的技术路线对决。
本文从系统架构视角,逐层拆解这些缓存机制的设计逻辑与协同关系,并延伸至MLA低秩压缩、Prefill-Decode解耦部署等前沿方向。无论你是优化推理成本的工程师,还是评估AI基础设施投资价值的分析师,这场"缓存战争"都值得你深入了解。 阅读全文
posted @ 2026-06-13 11:23
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