English(EN) Why a '35GB' Quantized LLM Still OOMs an 80GB GPU: KV Cache, GQA vs. DeepSeek MLA, and the Real VRAM Math

大模型显存解析：量化模型为何仍会导致显存溢出

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-14 07:25

部署大型语言模型（LLM）时，即使模型的量化大小似乎能容纳，也常常会导致GPU出现意外的显存溢出错误。这是因为模型权重仅占总显存需求的很小一部分。罪魁祸首是KV缓存、激活缓冲区和运行时开销，它们加起来可能使内存占用翻倍甚至三倍。具体来说，一个量化到4位的70B参数模型，其权重可能在35-40GB左右，但拥有64K上下文窗口和2的批处理大小，仅KV缓存就可能推高到近40GB，导致需要80GB以上的显存。 AI

影响理解显存需求对于高效部署大模型和硬件选型至关重要。

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dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Jason Y. (dev_in_the_fog) · 2026-10-14 07:25

为何一个‘35GB’的量化大模型依然会耗尽80GB GPU显存：KV缓存、GQA对比DeepSeek MLA，以及真实的显存计算

<p>Every engineer deploying open-weights models hits the same rite of passage:</p> <p>You take a 70B parameter model, quantize it to 4-bit (<code>70B * 0.5 bytes ≈ 35 GB</code>), provision a single 80GB A100 or H100 (or two 24GB GPUs), and launch <code>vLLM</code> or <code>llama.…

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为何一个‘35GB’的量化大模型依然会耗尽80GB GPU显存：KV缓存、GQA对比DeepSeek MLA，以及真实的显存计算

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