導讀 接着上一節內容,本文系統介紹了阿里雲 Tair KVCache 團隊與服務器研發存儲軟硬件結合團隊對 3FS(高性能 KVCache 底座)開展的全方位工程化升級實踐。 面向 AI 大模型推理中高吞吐、低延遲、強穩定性的核心訴求,團隊從性能調優、產品化增強與雲原生管理三大維度推進深度優化: 在性能層,通過 RDMA 流量均衡與小 I/O 參
導讀 接着上一節內容對KV Cache存儲方案的深入解讀,本文介紹了阿里雲 Tair KVCache 團隊與SGLang 社區在推理框架上的提效——支持混合架構模型的工程化實踐。 在大模型長文本與智能體化趨勢下,Transformer 面臨顯存與計算瓶頸,而高效的 Mamba 模型語義召回受限。混合架構通過結合兩者優勢應運而生,卻帶來系統級挑戰:Tran