待验证50% 置信事实精确时间
llama.cpp 按需分配 VRAM，vLLM 则通过 --gpu-memory-utilization 参数预分配指定比例的显存（包含 KV cache 和模型本身）。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/30
首次发现
来源
本地运行AI模型全指南：推理引擎与工具栈解析
youtubeNeuralNine2026/10/30
涉及实体
相关事实
待验证vLLM中的分层缓存体系通常称为Tiered KV Cache，可以跨越GPU HBM、CPU DRAM、NVMe SSD或远程分布式缓存等多个存储层级76% 相似待验证VRAM 成为本地 LLM 上下文瓶颈的根本原因在于 KV Cache 机制，7B 模型每 1K token 的 KV Cache 约需 0.5–1GB 显存75% 相似待验证vLLM默认通过--gpu-memory-utilization参数将GPU显存的90%纳入规划，剩余部分才作为KV缓存使用。73% 相似待验证部署使用llama.cpp服务器，采用4-bit KV缓存、上下文长度设为100,000、将32层卸载到系统内存、启用惰性模式强制从SSD读取Ngram表71% 相似已验证LLM解码过程是内存带宽受限（memory bound）的，GPU在逐token生成时大部分时间处于等待数据搬运的状态71% 相似
引用此条事实
Stable URI
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1117505MCP
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