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KV 缓存公式:逐项拆解

KV 总量 = 每 token 字节数 × 序列长度 × 并发序列数;每 token 字节数 = 2 × 层数 × KV 头数 × 头维度 × 精度字节(2 对应 K 与 V 两组张量)。

计算链

计算链
bytes/token = 2 × layers × kv_heads × head_dim × dtype_bytes
序列 KV     = bytes/token × seq_len
KV 总量     = 序列 KV × 并发序列数
layersnum_hidden_layers
kv_headsnum_key_value_heads(GQA 关键)
head_dimconfig 中的 head_dim 或 hidden/heads
参数都在模型 config.json 里;GQA 模型务必用 KV 头数而不是注意力头数。

易错点

  • 漏乘 2(K 与 V 各一份):估算直接差一倍,窗口与并发都要返工

数据来源与参考

  • vLLM 官方文档:KV 缓存与 PagedAttention(docs.vllm.ai)
  • Hugging Face 模型配置文档(huggingface.co/docs)
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