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第一部分：大型语言模型（LLM）推理显存占用的核心原理
1.1 显存占用的主要构成部分
1.2 影响显存占用的关键因素
1.2.1 模型架构：MoE vs. 稠密模型
1.2.2 上下文长度与并发数
1.2.3 部署方式与推理框架
1.2.4 硬件能力
第二部分：显存占用的精确计算方法
2.1 模…目录
第一部分：大型语言模型（LLM）推理显存占用的核心原理
1.1 显存占用的主要构成部分
1.2 影响显存占用的关键因素
1.2.1 模型架构：MoE vs. 稠密模型
1.2.2 上下文长度与并发数
1.2.3 部署方式与推理框架
1.2.4 硬件能力
第二部分：显存占用的精确计算方法
2.1 模型参数显存计算
2.2 KV缓存显存计算
2.3 激活值与其他开销估算
第三部分：案例分析：Qwen3 235B 与 Seed-36B 显存占用估算
3.1 模型架构参数
3.2 估算前提与假设
3.3 显存占用计算与分析
3.3.1 静态模型参数显存
3.3.2 动态KV缓存显存
3.3.3 综合显存需求估算表
第四部分：结论 随着大型语言模型（LLM）的参数规模和应用场景持续扩大，精确评估其在实际部署中的显存占用已成为模型选型、成本控制和性能优化的核心环节。本报告旨在提供一个全面、深入的分析框架，用于评估不同LLM在各种部署条件下的实际显存需求。报告首先阐述了LLM推理显存占用的核心原理，剖析了模型参数、KV缓存、激活值等关键组成部分，并分析了模型架构（如稠密模型与混合专家模型MoE）、上下文长度、并发数等因素的影响。随后，报告详细介绍了显存占用的计算方法，并对比了vLLM、SGLang等主流推理框架在显存管理上的策略差异。最后，本报告以当前业界领先的Qwen3 235B（MoE模型）和字节跳动最新的Seed-36B（稠密模型）为例，结合NVIDIA RTX 4090和H100两款典型硬件，通过理论计算和表格化的方式，详细估算了它们在不同并发请求下的显存需求，为实际部署提供了具象化的参考。
第一部分：大型语言模型（LLM）推理显存占用的核心原理
要精确评估LLM的显存占用，首先必须理解其在推理过程中的内存消耗构成。与需要存储梯度和优化器状态的训练阶段不同，推理阶段的显存占用主要由静态的模型权重和动态的计算缓存构成。
1.1 显存占用的主要构成部分 模型参数（Model Parameters / Weights）：这是显存占用的最主要和最基础的部分。它指的是模型加载到GPU中以执行计算所需的所有权重和偏置。其大小直接由模型的参数量和存储每个参数所用的数据精度（如FP32、FP16、BF16、INT8或INT4）决定。例如，一个70亿参数的模型，如果使用FP16（每个参数占2个字节）精度，仅模型参数就需要70亿 * 2字节 ≈ 14 GB的显存。 KV缓存（Key-Value Cache）：在基于Transformer架构的LLM中，为了避免在生成每个新token时重复计算前面所有token的键（Key）和值（Value）矩阵，系统会将这些中间结果缓存起来，这就是KV缓存。KV缓存的大小是动态的，它与并发数（Batch Size）、序列长度（Sequence Length）、模型层数、隐藏维度以及注意力头数等参数强相关。对于长文本或高并发场景，KV缓存可能成为显存的主要消耗者，甚至超过模型参数本身占用的显存。 激活值（Activations / Activation Memory）：这是模型在前向传播过程中产生的中间张量。虽然在推理过程中，许多激活值在计算后可以立即释放，但仍有一部分需要保留以供后续层计算。其峰值大小取决于模型架构的复杂性、序列长度和并发数。相比训练过程，推理时的激活值占用通常较小，但在某些复杂计算或长序列下仍不可忽视。 框架开销及其他（Framework Overhead Others）：这部分包括推理框架（如vLLM、SGLang、PyTorch）自身的运行时开销、CUDA内核、临时工作区（Workspace）以及一些无法预见的显存碎片等。这部分开销通常较难精确计算，一般会预留10%-20%的“安全边际”作为估算。 1.2 影响显存占用的关键因素
1.2.1 模型架构：MoE vs. 稠密模型 稠密模型 (Dense Model)：如字节跳动的Seed-36B在推理时需要加载并激活全部模型参数。因此，其模型参数部分的显存占用是固定的，由总参数量决定。 混合专家模型 (MoE, Mixture of Experts)：如阿里的Qwen3 235B其总参数量巨大，但每次前向传播只激活一小部分专家（Experts）。例如，Qwen3 235B拥有2350亿总参数，但在推理时仅激活约220亿参数。这意味着其模型参数显存占用远小于其标称的总参数量，仅取决于激活参数量。然而，其KV缓存和激活值的计算仍需基于模型的完整隐藏维度和层数，这使得MoE模型在显存效率上展现出巨大优势。 1.2.2 上下文长度与并发数
上下文长度（序列长度）和并发数（批处理大小）主要通过影响KV缓存的大小来改变总显存占用。 上下文长度 (Context Length)：KV缓存的大小与序列长度成线性正比关系。当处理的文本越长，需要缓存的K和V矩阵就越多，显存占用随之飙升。 并发数 (Concurrency / Batch Size)：KV缓存的大小同样与并发请求的数量成线性正比关系。每个并发请求都需要自己独立的KV缓存空间。因此，并发数越高，总的KV缓存需求就越大。 1.2.3 部署方式与推理框架
不同的推理框架通过其独特的内存管理技术，对显存的实际使用效率产生显著影响。 vLLM：其核心技术是PagedAttention。它将KV缓存像操作系统管理虚拟内存一样，以“块（Block）”为单位进行分页管理。这极大地减少了因序列长度不同导致的内存碎片，实现了高达92%的内存利用率，并能支持更高的并发吞吐量。 SGLang：SGLang采用了RadixAttention和精细化的内存管理机制。它特别擅长处理复杂的生成任务（如Agent工作流、CoT），通过优化的调度算法和内存回收机制，在
