待验证50% 置信解决方案精确时间
端侧部署常配套使用 KV cache 量化（如压到 4 或 8 比特）、分组查询注意力（GQA）以及滑动窗口或稀疏注意力等机制
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/17
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证FP8 KV cache是将注意力机制中的Key-Value缓存从FP16或BF16压缩到8位的量化技术，可将KV cache显存占用减半79% 相似待验证KV Cache内存占用与层数×注意力头数×上下文长度×精度成正比，GQA通过让多个查询头共享同一组Key-Value头来减少缓存量，Llama 2/3和Qwen系列已采用此设计78% 相似已验证KV缓存（Key-Value Cache）策略将已计算的注意力键值对存储在GPU显存中以供复用，会大量占用GPU内存资源78% 相似待验证GQA 将注意力头分组共享 KV 投影，可将 KV 缓存压缩至原来的 1/4 甚至更低而几乎不损失模型质量76% 相似已验证KV缓存的显存占用与上下文长度、模型层数和注意力头数成正比，8K上下文下一个典型27B模型可能额外消耗2～4GB显存76% 相似
引用此条事实
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