Cloudflare AI公式発表·2026年8月3日 22:00·約9分

Cloudflare、Kimi と GLM の大規模推論を高速化・安全化

#LLM #推論最適化 #KV キャッシュ #量子化 #Cloudflare Workers AI #SGLang

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Cloudflare AI

30秒でわかる

Cloudflare は Kimi や GLM のような大規模モデルの効率的な推論を実現するため、KV キャッシュの量子化や重圧縮などの最適化技術を Workers AI に導入し、メモリ制約を克服してコストとスループットを改善した。

記事の3ポイント

大規模モデルへの最適化技術の実装
Cloudflare は Kimi K-series や GLM のような大規模で長文脈の混合専門家モデルを、メモリ制約の中で効率的に運用するために KV キャッシュの量子化と重圧縮を導入した。
KV キャッシュの FP8 量子化による効果
KV キャッシュを 16 ビットから 8 ビット浮動小数点 (FP8) に量子化することで、Kimi K2.6 のコンテキスト容量が約 68 万トークンから 137 万トークンに倍増し、並行リクエスト数も大幅に増加した。
コスト削減とスループット向上の両立
FP8 の採用により、BF16 に比べて約 30% コストを削減しながら、ピーク時のトークン生成速度を約 41% 向上させ、モデル精度への影響は確認されなかった。

なぜ重要か・誰に関係するか

この発表が重要なのは、メモリ制約という大規模モデル運用のボトルネックを技術的解決策で克服し、コスト効率とスケーラビリティを同時に向上させた点にある。開発者や企業の AI 導入担当者は、高コストなハードウェア増強なしに Kimi や GLM のような高性能モデルを実用的なスケールで運用する具体的な手法を確認できる。