max-num-batched-tokens计算方法

目录

• • 1️⃣ 参数本质回顾
  • 2️⃣ 理论计算方法
  • 3️⃣ 一般范围
• seq计算
  • 1️⃣ KV cache 本质
  • 2️⃣ 假设参数
  • 3️⃣ 代入公式
  • 4️⃣ 面试说明点

明白，你想深入了解 --max-num-batched-tokens 的范围和计算方法，不仅是经验值，也要能理性说明。我们分步骤分析。

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1️⃣ 参数本质回顾

• --max-num-batched-tokens：一次 batch 中 GPU 上允许的 token 总数上限
• 公式关系：

[
\text{max_num_batched_tokens} \approx \text{max_num_seqs} \times \text{平均每序列 token 数}
]

• 作用：控制 显存消耗，防止 batch 太大导致 GPU OOM，同时保证吞吐量。

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2️⃣ 理论计算方法

1. 确定可用显存

   • 总显存 × --gpu-memory-utilization
   • 例如 RTX 4090 24GB，利用率 0.93 → 22.3GB 可用

2. 估算模型 KV cache 占用

   KV cache ≈ seq_len × hidden_size × num_layers × 2（key+value） × 数据类型字节数

   示例（14B 模型，8-bit）：

   参数	估算值
   hidden_size	5120
   num_layers	32
   seq_len	256
   数据类型	int8 = 1 byte
   KV cache/seq	5120 × 32 × 256 × 2 × 1 ≈ 83 MB/seq

3. 计算最大可承载序列数

[
\text{max_num_seqs} \approx \frac{\text{可用显存} - \text{模型权重显存}}{\text{KV cache/seq}}
]

• 假设模型 14B int8 权重 ≈ 10GB
• 剩余显存 = 22.3 - 10 ≈ 12.3 GB
• 每 seq KV cache ≈ 83 MB → 最大 seq 数 ≈ 12.3GB / 83MB ≈ 148
• 所以经验值 128 是安全范围

4. 计算 max_num_batched_tokens

[
\text{max_num_batched_tokens} = \text{max_num_seqs} \times \text{平均 seq 长度}
]

• 平均 seq_len = 256 → 128 × 256 = 32768

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3️⃣ 一般范围

• max_num_seqs：几十到几百

• max_num_batched_tokens：几千到几十万

• 实际取值取决于：

  1. GPU 显存大小
  2. 模型大小（参数数量、量化方式）
  3. 平均输入长度（用户请求或 prompt 长度）

举例：

GPU/显存	模型	平均 seq_len	max_num_seqs	max_num_batched_tokens
24GB 4090	14B 8-bit	256	128	32k
24GB 4090	7B 8-bit	512	256	128k
80GB A100	30B fp16	1024	64	64k

结论：max_num_batched_tokens 主要是 KV cache 可承载 token 数的安全上限，也要与吞吐量优化结合。

seq计算

好的，我们来仔细算一遍 为什么每条序列（seq）的 KV cache 大概是 83MB，我会按 逐步公式计算，保证面试上能解释得清楚。

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1️⃣ KV cache 本质

• Transformer 在推理时，每一层都会缓存 key (K) 和 value (V)
• 对于每个序列：

[
\text{KV cache per seq} = \text{seq_len} \times \text{hidden_size} \times 2 (\text{K+V}) \times \text{num_layers} \times \text{数据类型字节数}
]

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2️⃣ 假设参数

以 14B 模型，8-bit 量化 为例：

参数	值
seq_len	256
hidden_size	5120
num_layers	32
数据类型	int8 → 1 byte
K+V	2

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3️⃣ 代入公式

[
\text{KV cache per seq} = 256 \times 5120 \times 2 \times 32 \times 1 \text{ byte}
]

逐步计算：

1. 5120 × 2 = 10240
2. 10240 × 32 = 327680
3. 327680 × 256 = 83,886,080 bytes

换算成 MB：

[
83,886,080 / (1024 \times 1024) \approx 79.96 \text{ MB} \approx 80MB
]

所以 每条 seq 的 KV cache 大约 80MB，之前我说 83MB 是略微向上取整的经验值。

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4️⃣ 面试说明点

• 为什么和模型大小有关：hidden_size 越大、num_layers 越多，KV cache 越大
• 为什么和 seq_len 有关：每增加一个 token，KV cache 都会增加 hidden_size×2×num_layers 个元素
• 数据类型影响显存：fp16 每元素占 2 byte，int8 量化每元素占 1 byte

公式简化版方便记忆：

KV_cache_per_seq ≈ seq_len × hidden_size × num_layers × 2 × bytes_per_element