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KDA 对 AI 推理系统的挑战与应对：从 KV Cache 到 state-centric cache 的演进
【轻量化复刻大模型 / KIMI K3】KDA 对 AI Infra 的挑战与各家应对
AI 导读
作者在掘金上系统性分析了 KDA（Kimi Delta Attention）如何改变 AI 推理缓存的正确性条件，详细对比了 SGLang 与 vLLM 在状态管理、稀疏 checkpoint、压缩存储、跨实例复用等方面的实现方案。
推荐理由
作者通过深度拆解 KDA 对 AI 推理系统的影响，为想把 AI 推理能力做成数字商品的开发者提供了清晰的技术路径。
来源：掘金 · juejin.cn