待验证50% 置信事实精确时间
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
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/22
首次发现
来源
相关事实
待验证对于典型 7B 参数模型，每 1K token 的 KV Cache 约需 0.5–1GB 显存77% 相似已验证KV Cache的显存占用随序列长度线性增长，700亿参数采用GQA的模型处理10万Token时KV Cache占用可能高达数十GB75% 相似待验证对于 LLaMA-2 70B 模型，处理 4096 token 的上下文时，FP16 精度下 KV Cache 约需 20GB 系统内存72% 相似待验证传统LLM推理引擎在处理KV Cache时存在严重的内存碎片问题，对于13B参数模型，单个请求的KV Cache可能占用数GB内存，而实际利用率可能低于50%70% 相似待验证上下文越长，模型需要缓存的 KV Cache 越大，KV Cache 使模型生成新 Token 时无需重新计算所有历史 Token 的注意力权重70% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/593875API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/593875MCP
get_claim(id=593875)