目录
- 1️⃣ hidden_size
- Qwen 系列举例
- 2️⃣ dtype
- 3️⃣ 结合公式举例
- ✅ 总结
KV Cache = max_model_len × batch × hidden_size × 2 × dtype
| 符号 | 含义 |
|---|---|
| max_model_len | 上下文长度（Token 数） |
| batch | 一次推理请求中同时处理的序列数 |
| hidden_size | 模型隐藏层维度（Qwen-14B = 12288） |
| 2 | Key + Value，各 1 份 |
| dtype | 每个元素占用显存（FP16 = 2 byte, 8-bit = 1 byte, 4-bit ≈ 0.5 byte） |
每次 forward 只处理 1 条请求
batch > 1 的优势
-多条请求合并成 batch，一次 forward 同时处理多条请求
-GPU 核心利用率提升 → 吞吐量明显提高
-tradeoff：单条请求延迟略增加，但平均吞吐（QPS）提升
明白，你想搞清楚公式里 hidden_size 和 dtype 的具体数值。下面详细说明：
1️⃣ hidden_size
hidden_size = 模型隐藏层维度，也就是 Transformer 中 每个 token 表示向量的长度
Qwen 系列举例
| 模型 | hidden_size |
|---|---|
| Qwen-7B | 8192 |
| Qwen-14B | 12288 |
| Qwen-32B | 20480 |
对应每个 token 的 embedding / attention 内部维度
所以如果你在用 Qwen-14B：
hidden_size = 12288
2️⃣ dtype
dtype = 每个元素在显存中的字节数（Byte），影响 KV Cache 和权重占用
| 数据类型 | 说明 | Bytes/元素 |
|---|---|---|
| FP32 | 全精度 | 4 |
| FP16 | 半精度 | 2 |
| BF16 | 半精度变体 | 2 |
| 8-bit int / 量化 | 量化权重 / KV Cache | 1 |
| 4-bit int / 量化 | 超低精度 | 0.5 |
注意：KV Cache 可以用 FP16 或 8-bit 保存 key/value
8-bit / 4-bit 可以大幅减少显存占用
3️⃣ 结合公式举例
假设：
- Qwen-14B
- max_model_len = 2048
- batch = 4
- hidden_size = 12288
- dtype = 8-bit → 1 Byte
公式：
KV Cache = max_model_len × batch × hidden_size × 2 × dtype= 2048 × 4 × 12288 × 2 × 1 byte≈ 201 MB × 2 ? （大概估算，实际稍大）
2 是因为 Key + Value 各一份
如果改成 FP16：
dtype = 2 bytes
KV Cache ≈ 402 MB
✅ 总结
| 符号 | 含义 | 示例（Qwen-14B） |
|---|---|---|
| hidden_size | 模型隐藏层维度 | 12288 |
| dtype | 每个元素显存占用 | FP16=2B, int8=1B, 4-bit≈0.5B |
KV Cache 显存占用和这两个值直接线性相关，上下文长度和 batch 也是线性关系。
