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English(EN) Why Your 19.5GB LLM Crawls on 24GB VRAM (The KV Cache Fix)

LLM VRAM 解析：KV 缓存是隐藏的罪魁祸首

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

在 GPU 上本地运行大型语言模型可能因 VRAM 限制而面临挑战，即使模型的文件大小似乎适合可用内存。KV 缓存存储生成 token 的中间计算结果，会消耗大量 VRAM，尤其是在处理更长上下文时。这可能导致模型部分卸载到 CPU，从而急剧减慢推理速度。使用 `nvidia-smi` 等工具监控 GPU 使用情况并检查 Ollama 的进程状态，有助于诊断模型是否完全在 GPU 上运行，或者是否发生了 CPU 卸载。 AI

影响 理解 KV 缓存对于优化本地 LLM 推理性能和 VRAM 使用至关重要。

排序理由 该条目解释了运行本地 LLM 的一个技术问题并提供了解决方案，符合“工具”类别。

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LLM VRAM 解析：KV 缓存是隐藏的罪魁祸首

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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Shuraj Shampang ·

    为什么你的 19.5GB LLM 在 24GB 显存上运行缓慢（KV 缓存修复方案）

    <p><a class="article-body-image-wrapper" href="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.us-east-2.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2F7kw6h9w9ud8qpcnt6py6.png"><img alt=" " height="450" …

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