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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
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7/22/2026
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Unverified对于典型 7B 参数模型，每 1K token 的 KV Cache 约需 0.5–1GB 显存77% similarVerifiedKV 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% similarUnverified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% similarUnverified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% similarUnverified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% similar
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