English(EN) Your 7B Model Fits on a 4090 — Until You Open a 128K Context Window

LLM KV 缓存而非权重，是长上下文 VRAM 需求的主要驱动因素

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-11 02:41

运行大型语言模型 (LLM) 的内存需求不仅仅是模型权重，KV 缓存是一个重要因素，尤其是在长上下文窗口的情况下。例如，像 Llama 3.1 8B 这样的 7B 参数模型，在 128K 上下文长度下，其 KV 缓存每 token 大约需要 128 KiB，这会急剧增加 VRAM 的需求。架构差异，例如 KV 头的数量，也会影响缓存大小，Qwen2.5 7B 在相同上下文下比 Llama 3.1 8B 需要更少的缓存。即使采用 FP8 量化，由于权重和 KV 缓存的组合大小，部署 Llama 3.1 70B 等大型模型并使用长上下文也需要多 GPU 设置。批处理大小、PagedAttention 等内存管理技术的效率以及 KV 缓存量化等因素对于准确的 VRAM 预算至关重要。 AI

影响理解 KV 缓存需求对于优化 LLM 部署成本和性能至关重要，尤其是在上下文窗口大小不断增加的情况下。

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报道来源 [1]

dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Alex Chen · 2026-10-11 02:41

你的 7B 模型能装进 4090 — 直到你打开 128K 上下文窗口

Researched October 2026. Architecture specs from public model cards; all numbers below are arithmetic, not my own benchmarks. In my <a href="https://dev.to/qisuancloud/your-7b-model-doesn-t-need-an-h100-a-practical-gpu-sizing-guide-for-llm-inference">last post<…

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