DeepSeek模型的一大核心卖点是其卓越的长文本（Long Context）处理能力，支持的上下文窗口长度达到了32k甚至128k。这使得它能够轻松应对长篇小说续写、财报深度分析、法律文档审查等场景。然而，对于推理系统的架构师来说，长文本是一个巨大的“显存黑洞”。理解并优化KV Cache（键值缓存），是在昇腾910B有限的显存资源下，驾驭长文本生成的关键。

1. KV Cache：拿空间换时间的双刃剑

Transformer模型的自回归（Auto-regressive）生成机制决定了，在生成第N NN个Token时，必须用到前N − 1 N-1N−1个Token的信息来计算Attention。为了避免每次生成新Token时都重新计算前文所有Token的Key和Value矩阵，我们将每一层的Key和Value缓存下来，这就是KV Cache。

1.1 显存账本：到底占多少空间？

KV Cache的大小计算公式为：
Size = 2 × Layers × Hidden_Dim × Context_Len × DataType_Size \text{Size} = 2 \times \text{Layers} \times \text{Hidden\_Dim} \times \text{Context\_Len} \times \text{DataType\_Size}Size=2×Layers×Hidden_Dim×Context_Len×DataType_Size

以DeepSeek-7B（FP16）为例，假设Hidden Dim为4096，层数为32：

• 1k 长度：约0.5GB
• 32k 长度：约16GB
• 128k 长度：约64GB！

即使是拥有64GB HBM显存的昇腾卡，也只能勉强塞下一个Batch Size为1的128k请求，这还不算模型权重本身占用的14GB。一旦并发上来，显存瞬间就会被撑爆（OOM）。

1.2 DeepSeek的独门绝技：MLA架构

值得庆幸的是，DeepSeek-V2和V3引入了MLA (Multi-Head Latent Attention)架构。与传统的MHA（多头注意力）甚至GQA（分组查询注意力）相比，MLA将KV Cache压缩到了极致。
它通过低秩矩阵分解，将KV矩阵映射到一个极低维度的Latent Vector中。这意味着在同等长文本任务下，DeepSeek-V2/V3占用的显存仅为同规模Llama 3模型的1/5到1/10。这也是为什么我们能在昇腾上更轻松地部署DeepSeek长文本服务的原因。

2. 显存碎片之殇与PagedAttention

在传统的推理框架中，KV Cache通常要求在物理显存上连续存储。但由于请求的输出长度不可预测，系统必须预留最大可能的显存空间（比如按Max Length预分配）。这导致了严重的内部碎片。

2.1 PagedAttention：向操作系统借智慧

受到操作系统虚拟内存（Virtual Memory）管理的启发，PagedAttention出现了。

• 机制：它将显存切分成固定大小的“块”（Block），比如每块存储16个Token。
• 逻辑连续，物理离散：KV Cache在逻辑上是连续的，但在物理显存中可以是不连续的块。系统维护一张“页表”（Page Table）来记录映射关系。
• 优势：
  1. 零浪费：按需分配，用多少申请多少。
  2. 内存共享：在Beam Search或Parallel Sampling场景下，不同的序列可以共享Prompt部分的物理块，显存节省数倍。

在昇腾生态中，华为的MindIE推理引擎已经原生集成了PagedAttention技术，并利用昇腾的原子指令集进行了加速。

3. 平衡策略：如何在显存悬崖边跳舞

除了架构层面的优化，我们还可以通过多种策略来平衡长文本与显存占用。

3.1 滑动窗口（Sliding Window Attention）

大多数时候，模型并不需要关注几万字之前的每一个细节。滑动窗口机制只保留最近的W WW个Token的KV Cache。

• 原理：设置窗口大小为4096。当生成第4097个Token时，最旧的第1个Token的Cache被丢弃。
• 效果：显存占用被限制在常数级（O ( W ) O(W)O(W)），不再随序列长度线性增长。
• 适用性：非常适合长文档摘要、多轮对话。但在需要跨越全文进行逻辑关联的场景下（如大海捞针测试），可能会丢失关键信息。

3.2 GQA (Grouped Query Attention)

虽然DeepSeek-V2用了MLA，但DeepSeek-Coder-V2等模型依然沿用了GQA。

• MHA：每个Query Head都有对应的Key/Value Head。KV Cache巨大。
• MQA：所有Query Head共享一组Key/Value Head。KV Cache极小，但掉点严重。
• GQA：折中方案，将Query Head分组（比如8组），每组共享一组KV。这通常能将显存占用压缩8倍，是当前大模型的主流配置。

3.3 KV Cache 量化：INT8/FP8

如果物理显存真的不够，我们还可以对Cache本身动刀。

• INT8量化：将KV Cache从FP16（16bit）量化到INT8（8bit），显存占用直接减半。
• 精度影响：由于KV矩阵的数值分布通常比较平稳（Outliers较少），INT8量化带来的精度损失通常在可接受范围内（Perplexity增加<1%）。
• CANN支持：昇腾CANN 7.0及以上版本提供了KvCacheInt8的底层算子支持。在MindIE配置中，只需一行代码即可开启：pd_config.kv_cache_dtype = "int8"。

3.4 显存卸载（Offloading）

对于极致的长文本（如分析一本20万字的小说），还可以利用Offloading技术。

• 原理：将暂时用不到的KV Cache（比如很久之前的段落，或者暂不活跃的Beam）从NPU HBM搬运到CPU Host Memory。
• 带宽挑战：这利用了昇腾与Host之间的高速PCIe 4.0/5.0带宽。虽然增加了几毫秒的延迟，但它打破了显存容量的物理限制，让“无限长度”成为可能。
• 策略：LRU（最近最少使用）策略通常是最高效的卸载算法。

4. 实战配置建议

在昇腾上部署DeepSeek长文本服务时，建议遵循以下配置清单：

1. 首选MindIE：直接使用MindIE Service，它默认开启了PagedAttention和Continuous Batching。
2. 开启MLA/GQA：确保模型配置文件中的num_key_value_heads设置正确，不要错误地将其展开为MHA。
3. 按需量化：如果显存吃紧，优先尝试KV INT8量化。
4. 调整Block Size：对于PagedAttention，Block Size通常设为16或32。在昇腾上，设置为16通常能获得最佳的Cache命中率和访存效率。

长文本推理不仅仅是把模型跑起来，更是一场关于显存管理的精算游戏。通过MLA架构、PagedAttention机制与量化策略的组合拳，我们完全可以在单卡或双卡上，实现DeepSeek处理数万字文档的壮举。