KVキャッシュ:ローカルLLMで増えるVRAM

KVキャッシュはコンテキスト長に比例して増えます。標準の GQA では 2 × 層数 × KVヘッド数 × ヘッド次元 × キャッシュするトークン数 × シーケンス数 × 要素あたりのバイト数で、FP16 は 1 要素 2 バイトです。

KVキャッシュ:ローカルLLMで増えるVRAM

2 × 28 × 4 × 128 × 8192 × 1 × 2

KV Cache(生データ)
0.4375 GiB

469,762,048 bytes

  • アテンション:gqa。対応状況:full。GQA 式は適用される。
  • クエリヘッド 28、KVヘッド 4。 クエリヘッドで数えると 3.06 GiB になります。
  • コンテキストの種類:native。ネイティブのコンテキスト長 32,768。 拡張コンテキストの記録はありません。
  • これは見積もりであり、実機トレースではありません。

構造

2
K + V
layers
層数
kvHeads
KVヘッド
headDim
ヘッド次元
cachedTokens
コンテキスト長(キャッシュするトークン数)
sequences
同時シーケンス数
bytes
FP16/BF16 = 2 · FP8/INT8 = 1

推定占有量

モデル構造8,192 FP1632,768 FP16
Qwen2.5-7B-Instruct28 × 4 × 128469,762,048 (0.4375 GiB)1,879,048,192 (1.7500 GiB)
Qwen2.5-14B-Instruct48 × 8 × 1281,610,612,736 (1.5000 GiB)6,442,450,944 (6.00 GiB)
Qwen2.5-32B-Instruct64 × 8 × 1282,147,483,648 (2.00 GiB)8,589,934,592 (8.00 GiB)
Qwen3-8B36 × 8 × 1281,207,959,552 (1.1250 GiB)4,831,838,208 (4.5000 GiB)
計算機ガイド

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