RedKnot KV Cache稀疏化方案
2026年6月底，RedKnot发布推理优化新方案。
性能数据
| 指标 | 提升 |
|---|---|
| TTFT加速 | 最高5.16倍（DeepSeek-V4-Flash 128K） |
| 预填充FLOPs削减 | 67%-79.5% |
| 单卡并发提升 | 4.7-7.8倍 |
| 精度保持 | ≥稠密F1的95% |
三大机制
- 头分类稀疏 — 局部头占83.4%-96.8%
- 稀疏FFN — 选择性激活
- SegPagedAttention — 分段分页注意力
AI Master 解读
核心事件
KV Cache稀疏化取得突破性进展。
行业影响
影响分析： 推理成本是AI大规模部署的核心瓶颈。RedKnot的方案在不显著损失精度的前提下，大幅降低推理延迟和成本，对长上下文场景（128K+）尤为关键。
AI Master 建议
关注KV Cache优化技术的落地，它将直接影响长文本处理的成本和体验。
