在全球人工智能竞赛进入白热化的今天，一股“寂静的洪流”正在算力底座深处涌动。当业界将绝大部分目光聚焦于GPU的算力峰值时，一个更为隐蔽却致命的瓶颈——“存储墙”——正严重制约着千亿级大模型的实际效能。特别是在推理场景中，为注意力机制服务的KV Cache，其巨大的容量需求
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