KV Cache 内存解析：估算和减少 LLM 中的 VRAM 使用量

KV Cache 是 LLM 推理的关键组成部分，会消耗大量 VRAM，尤其是在更长的上下文长度或更大的批处理大小时，其占用内存常常超过模型权重所需的内存。一个简单的公式可以估算 KV Cache 内存：2 × layers × hidden_dim × context_length × bytes_per_param。例如，Llama 3.1 70B 在 128K 上下文下，其 KV Cache 需要 340GB。像多查询注意力（MQA）或分组查询注意力（GQA）这样的架构改进非常有效，通过共享 Key 和 Value 矩阵将缓存内存减少 4-8 倍。量化到 FP8 或 INT4 以及滑动窗口注意力或 vLLM 的 PagedAttention 等技术也有助于管理 KV Cache 内存，尽管对质量和用例的影响各不相同。 AI

影响 为优化 LLM 推理硬件使用和避免 VRAM 限制提供了实用指导。

排序理由 该条目提供了管理 LLM 推理硬件资源的实用建议和公式。

在 dev.to — LLM tag 阅读 →

• A100
• Fp8
• GQA
• Grouped Query Attention
• Int4
• KV cache
• Llama 3.1 70B
• multi-query attention
• speculative decoding

• 基础设施

AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →