离线生产使用长思维链模型时，如何管理 KV Cache 并维持推理吞吐？
Sorry o(╥﹏╥)o，暂无参考答案。带这道题，问问AI吧~
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大模型算法一面
DeepSeek R1 的思维链极长，但在地图离线生产中，长 Token 意味着巨大的显存驻留。你如何设计一套 KV-Cache 压缩或分段预处理方案，确保推理吞吐量不随思维链增长而线性坍塌？
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DeepSeek R1 的思维链极长，但在地图离线生产中，长 Token 意味着巨大的显存驻留。你如何设计一套 KV-Cache 压缩或分段预处理方案，确保推理吞吐量不随思维链增长而线性坍塌？