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KV cache 压缩技术解码吞吐最高提升 4.15 倍
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AI 综述
2026 年 10 月 12 日，AGI Hunt 报道，KV cache 压缩技术 ResidualQuant 在 Ouro-1.4B 模型上完成实测：在 RTX 5090 显卡、16K 上下文条件下，解码吞吐最高提升 4.15 倍。据报道，其原理是压缩 KV cache，降低每个请求的显存流量并释放 GPU 显存，从而支持同时服务更多请求，显著提高推理服务的并发能力。截至这一版报道，该技术只披露了上述一组实测数据，未提及与其他 KV cache 压缩方案的对比，也未说明在其他模型规模或上下文长度下的表现。
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最新进展10月12日 21:53
ResidualQuant 实测：Ouro-1.4B 上 16K 上下文解码吞吐最高提升 4.15 倍报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月12日
- AGI HuntResidualQuant 压缩 KV cache 解码吞吐最高提升 4.15 倍
KV cache 压缩技术 ResidualQuant 在 Ouro-1.4B 模型上完成实测，RTX 5090 显卡、16K 上下文条件下解码吞吐最高提升 4.15 倍。其原理是压缩 KV cache 降低每请求的显存流量并释放 GPU 显存，从而支持同时服务更多请求，显著提高推理服务的并发能力。
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