上下文越长，显存越吃紧
对话轮次越多，延迟越明显
并发量一高，服务就卡顿
……
随着AI大模型向超长上下文、高并发、多轮交互深度演进，AI推理所需缓存的内容呈指数级增长。显存容量的需求爆炸与显存采购的高昂成本，使得超长上下文与海量并发陷入“推不动、推得慢、用不起”的困境。
KV缓存已成为大模型时代关键的智算基础设施，为此，移动云全新推出弹性KV缓存（EKC），以创新多级缓存架构，直击长上下文推理延迟高、成本贵、吞吐低三大难题。
成本破局
以分级缓存实现超长上下文推理的极致性价比
弹性KV缓存采用多级缓存架构，构建了覆盖"极速层-高性能层-大容量层"的缓存体系。该架构为大模型的超长上下文推理提供了兼顾极致性能与海量容量的高性价比方案。
弹性KV缓存通过缓存自动卸载、智能数据预取、分布式存储扩展等核心能力，让单次推理的KV缓存命中率大幅跃升，更将长上下文、多轮对话场景下的整体吞吐推至新高度，相较于HBM方案实现总拥有成本大幅减少。
性能卓越
首Token时延下降90%，吞吐最大提升8倍
基于MOMA平台搭建的AI社交应用客户生产环境中（DeepSeek千亿参数模型、多轮对话）下，弹性KV缓存助力客户业务在AI交友长上下文多轮对话场景下，实现首Token时延降低90%，并发高负载场景下，弹性KV缓存输入吞吐量提升2-8倍，从以下对比图可以看出，在弹性KV缓存技术助力下，AI应用真正实现了“推得动、推得快、推得省”。
应用场景丰富
驱动推理体验全面革新
01
AI助手多轮对话
面向OpenClaw智能AI助手、虚拟社交等应用，用户聊得越久，显存占得越多。弹性KV缓存通过共享前缀与动态卸载技术，自动卸载早期对话的KV缓存，有效缓解显存压力。对话再长，也不怕卡顿，畅享秒级回复，多轮会话后首Token时延降低至1s。
02
长文档深入分析
金融研报、法律条文、医疗病历等行业数据动辄百万Token，弹性KV缓存通过横向池化共享与纵向分级扩展，轻松支撑超长文档深度分析，多轮会话后，缓存命中率接近90%，推理成本显著降低。
03
代码生成
面向代码开发助手、多分支代码生成等场景，模型"思考"多条路径导致中间态数据激增。弹性KV缓存结合显存共享与零拷贝访问，让不同分支自动复用公共前缀的计算结果，多轮会话后大模型吞吐提升8倍，业务并发能力显著增强。
弹性KV缓存
产品使用
EKC作为移动模型服务平台MoMA的推理基础设施增强组件，可自动接管KV Cache的卸载、调度与加速，帮助模型服务在高并发、长上下文场景下实现更高效、更稳定的推理体验。前往模型广场点击搜索KV Cache模型，即可享受模型推理加速服务。
