Unverified50% confidenceFactExact time
处理128K Token序列所需的注意力矩阵大小是8K Token序列的256倍
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9/4/2026
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Verified对于拥有32层、32头注意力的典型7B模型，每个token需约0.5MB显存存储KV Cache，生成1000个token则需额外约500MB显存74% similarUnverified主流BPE词表规模通常为32K-128K，全量成对相似度矩阵的内存占用可超过数十GB74% similarUnverified200K token的上下文请求相比8K token请求，需要约25倍的KV-Cache显存72% similarUnverified液态卷积的计算复杂度与序列长度呈线性关系O(n)，而非自注意力的平方关系O(n²)，处理128K Tokens时计算量仅为注意力层的约1/100072% similarUnverified128K指模型的上下文窗口大小，即模型单次可以处理约128,000个Token的输入信息71% similar
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