单 GPU 运行更长的逻辑链条：B300 解决 KV Cache 瓶颈

长思维链推理中最令人头疼的是 KV Cache 的爆炸式增长。传统 GPU 在处理超过 3 万 token 的序列时，KV Cache 会迅速占满显存，导致频繁的缓存逐出与重新计算，严重拖慢推理速度，甚至使逻辑链条被迫截断。

B300 从三个层面攻克了这一瓶颈。第一，硬件支持可变精度 KV 压缩：根据注意力层数动态切换 FP8/FP4 存储，使相同显存下的有效缓存容量提升 4 倍。第二，引入了“滑动窗口 + 关键 token 持久化”的混合缓存架构——模型运行时，B300 的缓存控制器可自动识别逻辑链条中的关键推理节点，将其保存在高带宽的近存区内，而废弃中间步骤则被低精度压缩或丢弃。第三，B300 的片上 SRAM 容量达到 256 MB，足以容纳一个完整的中等长度推理链的 KV 投影，彻底消除了从显存反复读取的开销。

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