TriAttention 通过全新 KV Cache 压缩方法，实现单张 RTX 4090 部署 32B 大模型，推理速度提升 2.5 倍。
📝 详细摘要
由 @yukangchen_ 团队推出的 TriAttention 技术正式开源。该技术基于 Pre-RoPE 空间的三角函数分析，提出了一种全新的 KV Cache 压缩方法。核心突破在于能让单张 24GB 显存的 RTX 4090 成功部署 32B 规模的 LLM（如 OpenClaw），并将 KV Cache 内存占用降低 10.7 倍，推理速度提升 2.5 倍。项目支持 vLLM 一键部署，并提供论文与源码。
📊 文章信息
AI 评分：88
来源：Berryxia.AI(@berryxia)
作者：Berryxia.AI
分类：人工智能
语言：中文
阅读时间：2 分钟
字数：335
标签： TriAttention, KV Cache, RTX 4090, 本地部署, 模型压缩