2026年，OpenClaw等Agent应用推动大模型进入“超长上下文”时代，但多轮对话导致Token消耗成本剧增。核心挑战在于显存容量有限，难以容纳长会话所需的KV Cache，导致重复计算和首Token延迟（TTFT）增加。为此，百度百舸团队推出自研KV Cache系统AttentionStore，通过全局感知与精准调度、多级缓存优化及数据传输加速，显著提升缓存命中率与推理效率。在昆仑芯P800上的验证显示，该系统在长上下文场景下可降低TTFT达6.2倍，吞吐量提升5.4倍，有效优化了推理成本与响应性能。...
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