已验证80% 置信事实精确时间
以LLaMA-3 70B（80层、64头、每头128维）为例，单个token的KV Cache约占2.6MB（FP16精度），32K上下文的KV Cache总量约达83GB
7
来源数
80%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/7
首次发现
来源
内存层映射：如何有效解决LLM上下文过载问题
hackernewshackernews2026/7/4
相关事实
待验证典型7B模型（32层、32头、128维度）在FP16精度下处理2048 token序列、批大小8时，KV Cache约消耗4GB显存83% 相似待验证LLaMA-2 70B单条32K上下文长度序列在FP16下KV缓存可达约80GB82% 相似待验证LLaMA-2-7B使用FP16精度时每个token的KV Cache约占0.5MB82% 相似已验证以70B参数模型、FP16精度、32层注意力头为例，单条200K长度请求的KV Cache约需80-120GB显存，远超单张A100 GPU的80GB显存上限79% 相似待验证从存储角度推算：27B参数×2字节（FP16）约54GB，INT8约27GB，INT4约13.5GB，2-bit约6.75GB，1.5-bit逼近5GB；4GB以内意味着平均比特宽度需低于1.5-bit77% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/126762API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/126762MCP
get_claim(id=126762)