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量化是无损的，直接 INT4 部署"只能拿 **50 分**；讲清 **分场景掉点 + 自己回归集测端到端**，才到 **90 分**。
HiCache 是 SGLang 在 RadixAttention 基础上的分层 KV Cache 方案。它把 KV cache 组织成三层层级位置作用是否本地数据结构L1GPU 显存推理计算直接使用的 KV cache单实例/单 rank 私有L2CPU Host 内存，通常 pinned/registered扩大本地 cache 容量，作为 L1 与 L3 的中转层单实例/单 rank 私有L
摘要：本文探讨了基于Python构建大规模自动驾驶模拟器的关键技术挑战与创新解决方案。针对1000辆汽车同步模拟的性能瓶颈，提出了分层物理引擎优化、分布式并行计算架构、自适应感知渲染和高效内存管理等核心策略。通过混合精度物理计算、视锥剔除分级渲染、多进程分布式架构和GPU加速计算等技术手段，实现了从传统10-50辆车到1000辆车同步模拟的性能突破。实验结果表明，优化后的系统在1000辆车场景下仍
