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长上下文推理会在GPU显存中积累大量注意力矩阵，当上下文窗口接近模型最大长度限制时显存消耗会急剧攀升，导致内存溢出（OOM）
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9/2/2026
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Unverified在推理阶段内存带宽往往比纯算力更早成为瓶颈，注意力机制需在每步生成时读取全部KV缓存，上下文长度增大时内存读写开销呈平方级增长78% similarVerified注意力机制的计算复杂度随上下文窗口长度呈平方级增长，导致推理延迟与成本急剧上升78% similarUnverified超长上下文窗口的KV缓存显存占用随上下文长度线性增长，导致推理延迟和成本显著上升77% similarUnverified多头自注意力机制突破了RNN/LSTM在长序列处理中因梯度消失导致的遗忘瓶颈，并支持GPU/TPU大规模并行计算75% similarUnverified当提示词过长时，大模型会出现'注意力爆炸'现象，即输入太长导致有效信息丢失72% similar
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