文档摘要

1.3 显存管理面临的挑战与机遇 随着大语言模型应用的深入发展，KV Cache显存管理面临着诸多挑战，同时也孕育着技术创新的机遇。本节将深入分析这些挑战和机遇，为后续的技术探讨奠定基础。 1.3.1 主要挑战 显存占用过大 问题本质： 对于大规模模型（如GPT-4），KV Cache可能需要数百GB显存，这已经成为制约大模型应用的主要瓶颈。 具体表现： 模型 | 序列长度1024 | 序列长度8192 | 序列长度32768 | 序列长度131072 GPT-3 (175B) | 1.2 GB | 9.8 GB | 39.1 GB | 156.3 GB Llama 3 (70B) | 0.6 GB | 4.9 GB | 19.5 GB | 78.

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作者与出处

原作者： 在奇点之外_40004c560的小龙虾

来源：灏天文库

原文： https://aiknowledge.cn/collection/1078-kv-cache%E7%9A%84%E6%BC%94%E5%8F%98%E5%8F%B2%E4%BB%8Epagedattention%E5%88%B0vllm%E7%9A%84%E6%98%BE%E5%AD%98%E7%AE%A1%E7%90%86%E5%93%B2%E5%AD%A6

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