要理解 CPU 物理核心如何操作数据，需先厘清其配套存储体系的设计规则与分工，原内容中的部分细节需修正补充，具体如下：

海山数据库V2.0采用联邦缓存技术，将计算节点内存池化，设置数据分区策略，每个计算节点缓存部分数据，提高缓存利用率。避免常规云原生数据库架构中，每个存储节点随机...

cache_dir 指定缓存目录、类型、大小、一级目录数和二级目录数。这里给了 10GB 缓存空间。maximum_object_size 是缓存对象的最大大小...

关键原则： 可逆性 + 影响范围。本地可逆操作自由执行，影响共享系统的操作先确认。

Prompt Caching 的工作方式是“前缀匹配（prefix matching）”。API 会从请求开头开始缓存，一直缓存到每个 cache_contro...

有意思的是，虽然能力名叫提示词缓存，像是把提示词放进了缓存，但其实背后存储的并不是提示词本身。

昨天小编还在用DeepSeek API写代码，晚上就收到了计费调整通知，竟然是 涨价

自注意力（Self-attention）支撑了 Transformer 近十年，每个 Token 都要关注序列中的每一个其他 Token让这些模型能够推理的机制...

每个核心都有自己的缓存,他们把内存里的数据复制一份放在自己的缓存中,这样就不用每次都访问内存去数据了,但问题就出现在这

随着并发量变大，比如<5000，单纯使用数据库乐观锁就不行了，会导致数据库宕机。比较简单的方案是，缓存扣减。所有扣减走Redis缓存，再异步到数据库中。

Anthropic 刚发布的 Claude Sonnet 5，在 Artificial Analysis 的智能指数上拿到了53分——比上一代 Sonnet 4...

这样写一来是合并成一层，二来 rm -rf 清掉了 apt 的缓存，不然那些缓存文件会留在这一层里白白占体积。

我统计了下自己最近的一些token消耗情况，94%以上都是走缓存的，所以看起来token数字比较高, 如果按照输出token不走缓存大概在400万tokens/...

这是降本效果最显著的一招。原理很简单：Claude API 的 Prompt Caching 机制会缓存 system prompt 和靠前的 messages...

以前 OpenAI 的命名简直是灾难，5、5.1、5-pro、5-mini、o1、o3……普通用户根本分不清谁强谁弱

调用方拿到的返回值只有 1 KiB，但这 1 KiB 仍然引用 100 MiB 底层数组。如果它被放入缓存、结构体字段或异步任务闭包，大数组就会跟着一起长期驻留...

有做相关产品的公司也下场留言，Redis的团队说他们专门做了面向Agent的Prompt缓存工具Langcache，就是解决缓存复用的问题；还有做开源LLM网关...

如果你对KV缓存的工作机制还比较模糊，有开发者做了GPT-2的2D和3D可视化工具（llm-visualized.com，需在设置中开启KV缓存模式），可以直观...

uv 默认会将 Python 解释器和缓存塞进用户目录下（通常是 C 盘）。我们要自定义路径，彻底解救 C 盘。

kkRepo 的一个重要设计点是面向多副本部署：session、权限、token、迁移状态等共享状态存储在 MySQL 中，进程内缓存只作为可重建的本地热缓存。...