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联想存算融合池化应对KV Cache存储墙
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AI 综述
2026年10月23日，钛媒体报道联想研究院提出存算融合池化系统，将内存池化与近存计算结合，同时应对KV Cache容量不足与GPU访问外部存储开销大两个痛点。测试显示，内存池卸载使首Token延迟降低3.5倍；KV跨实例共享相比完全重算，首Token延迟最高加速12~28倍；端到端系统吞吐随上下文变长提升6~20倍。团队目前实现G2.5层次方案，下一步将借助超节点scale-up互连向G1.5演进。
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最新进展10月23日 10:28
联想研究院提出存算融合池化系统，测试显示首Token延迟与吞吐显著改善。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月23日
- 钛媒体每天500万亿Token背后，联想存算融合池化如何应对KV Cache存储墙
联想研究院提出将内存池化与近存计算结合的存算融合池化系统，同时应对KV Cache容量不足与GPU访问外部存储开销大两个痛点。测试显示内存池卸载使首Token延迟降低3.5倍，KV跨实例共享相比完全重算首Token延迟最高加速12~28倍，端到端系统吞吐随上下文变长提升6~20倍。团队目前实现G2.5层次方案，下一步将借助超节点scale-up互连向G1.5演进。
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