把Coding Agent放进数据中心，问题就不再是聊天窗口里那么简单。一个Agent改跨十几个文件的bug，要反复读代码、查资料、跑测试，历史信息越积越多。
当成千上万个Agent同时这样工作，运营方会发现服务器还在跑，能接住的并发却越来越吃紧，有些请求连吐出第一个Token都要等待好一会儿。
根子出在记忆。大模型每生成一个新Token，都要继续用到前文的信息，系统会把已经算好的中间结果缓存起来，这就是KV Cache。会话越长，这份笔记就越厚。
以Qwen3-8B为例，按BF16或FP16计算，每个Token对应的KV数据约147KB；若按百万上下文推演，缓存规模可达约147GB。一旦显存装不下、部分缓存被清走，下一轮又得重新做Prefill。
破局思路是以存代算：热数据留在GPU的高带宽显存，稍冷的放进CPU侧DDR内存，更久不用的下沉到SSD或远端存储，由CPU侧的管理逻辑统一调度，让缓存尽量被复用而不是反复重算。
英特尔围绕KV Cache布局了分层管理与硬件压缩，用QAT专用加速单元分担压缩解压，并重排存储格式提升压缩收益。据其测试，在80%缓存命中率下，KV Shrink相对原生vLLM基线，TTFT最高获得约5倍加速。星战科技在GPU算力平台与算力调度上的方向与此相通：让已有的计算结果尽量被复用，把昂贵算力留给真正需要推理的环节。
这类优化的意义在于，它把长上下文推理的成本从单纯堆GPU，转向对存储、搬运与复用的精细调度。什么时候保留、什么时候取回，背后是一笔可以计算的账。
GPU应当把资源花在处理新输入和生成新Token上，已经算过又能复用的内容尽量别再付一次计算的账。谁能把这笔账算好，谁就能用同一套设备服务更多请求。