Smaller, faster, safer: running Kimi and GLM at scale
Cloudflare 分享大规模部署 Kimi 与 GLM 的推理优化经验
要点导读
- 量化 KV 缓存
- 压缩模型权重
- 加入完整性校验
- 降低显存占用与成本
原文摘要 · 中英对照
Serving frontier models like Kimi and GLM means fighting for GPU memory. Here's how we quantize KV caches, compress model weights, and add integrity checks to serve them faster, cheaper, and safely.
服务 Kimi 和 GLM 等前沿模型意味着要为 GPU 显存而战。以下是我们如何量化 KV 缓存、压缩模型权重并加入完整性校验，以更快、更便宜、更安全地提供服务。
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原文来源：Cloudflare（blog.cloudflare.com）。本页摘要与要点整理自公开来源，版权归原作者所有，完整内容请阅读原文。
