#gpu-costs

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Una ingeniera revisa métricas de inferencia en una sala de servidores con racks de GPU y paneles de monitoreo de memoria.

llm-inference 7 jun 2026

Cómo comprimir la KV cache hasta 4x

La KV cache es uno de los costos más pesados al servir LLMs. En este artículo ves cómo la compresión sin pérdida de speculative KV coding puede bajar memoria hasta 4x y abrir contextos más largos para equipos técnicos en LatAm.

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Un ingeniero revisa métricas de memoria en una pantalla mientras un servidor con GPUs trabaja en una sala de infraestructura.

llm-inference 7 jun 2026

Cómo reducir 4x la KV cache de un LLM

Cómo reducir la KV cache de un LLM sin perder exactitud, con compresión lossless y foco en inferencia a escala para equipos que despliegan chatbots y agentes en LatAm, donde cada GB de memoria impacta costo y capacidad.

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