突破记忆体缺货瓶颈：晶片巨头CXL扩充与KV Cache压缩技术革新
摘要
2026上半年KV Cache需求暴增、记忆体供给有限造成庞大的记忆体瓶颈。为解决KV Cache瓶颈，各厂商从KV Cache可用容量供给面、KV Cache需求面各寻解方。在KV Cache可用容量方面，Penguin Solutions推出MemoryAI KV Cache Server、Marvell推出CXL switch Structera S、Meta自研CXL switch Vistara以扩增记忆体阶层；在KV Cache需求面，NVIDIA推出KVTC、Google推出TurboQuant以压缩KV Cache。
本篇报告主要深度解析：(1) KV Cache瓶颈；(2) KV Cache可用容量扩充－CXL & KV Cache offloading；(3) KV Cache容量需求压缩－Attention Mechanism & KV Cache Quantization；(4) Decode效率提升方法－MTP & DiffusionGemma；(5)对记忆体市场的影响。期能解析KV Cache去瓶颈的各项技术原理、效能比较与未来发展趋势。
一. KV Cache瓶颈
二. KV Cache可用容量扩充－CXL & KV Cache offloading
三. KV Cache容量需求压缩－Attention Mechanism & KV Cache Quantization
四. Decode效率提升方法－MTP & DiffusionGemma
五. 对记忆体市场的影响
六. 拓墣观点
图一 KV Cache应用范例
图二 KV Cache随Context Window扩大(以Llama 3 70B为例)
图三 CXL Switch应用示意图
图四 ACF-S应用示意图
图五 EMFASYS应用示意图
图六 Penguin Solutions MemoryAI KV Cache Server与8张1TB CXL AIC示意图
图七 Penguin Solutions CXL AIC
图八 Marvell Structera X
图九 Meta Vistara架构
图十 Meta MemServer架构
图十一 不同多头注意力机制原理
图十二 KVTC压缩流程
图十三 递回极座标转换过程
图十四 Speculative Decoding应用范例
图十五 Meta MTP技术原理
图十六 DeepSeek MTP技术原理
图十七 Google DiffusionGemma应用范例
表一 CXL规格演进
表二 KVTC vs. TurboQuant技术比较
表三 各厂商MTP技术比较
表四 MTP vs. DiffusionGemma技术比较
