# 大语言模型内存为何昂贵及如何优化

- 来源：ByteByteGo（RSS）
- 作者：ByteByteGo
- 发布时间：2026-08-04 23:31
- AIHOT 分数：46
- AIHOT 链接：https://aihot.virxact.com/items/cmsevj4zx18b3ro2eed5gmzqj
- 原文链接：https://blog.bytebytego.com/p/why-an-llms-memory-gets-expensive

## AI 摘要

大语言模型处理长上下文时成本飙升，根源在于KV cache，它随token数和批处理规模线性增长。以Llama 3 70B为例，128,000 token上下文约需40GB GPU显存。优化手段包括分组查询注意力（GQA）等，在训练阶段压缩每个token的缓存占用。

## 正文

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