黄仁勋：AI 核心竞争力将转向内存
既然内存是瓶颈，那作为工程师我们能做什么？分享几个我在项目中实实在在用过的优化手段。第一是KV Cache优化，包括Multi-Query Attention、Group Query Attention，能显著降低长序列推理的显存占用。第二是量化，把模型权重和激活值从FP16压到INT8甚至INT4，牺牲一点精度换几倍显存空间。第三是上下文压缩和检索增强，不要一次性塞满128K上下文，而是把历史做摘要、把知识放向量库，需要时再检索。第四是推理服务层面的缓存复用，相同请求的KV Cache尽量复用，避免重复计算。第五是模型蒸馏，用大模型生成数据训练小模型，把小模型部署在内存受限的环境。这些方法不新鲜，但2026年它们从"可选优化"变成了"必须掌握"。
发布于 广东
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