简介

文章详细解析大模型推理显存消耗构成，以Qwen3-32B模型为例，深入分析模型参数、激活值、KV Cache等部分的显存占用。重点解释vLLM框架如何通过前向后释放、分块/流式处理等技术显著降低激活值显存使用，使实际占用远小于理论估值。指出模型参数和KV Cache是主要显存瓶颈，而激活值仅在Prefill阶段显著影响峰值。

在大语言模型（LLM）的推理过程中，显存消耗主要由以下部分构成：

• 模型参数（weights）
• KV Cache（注意力缓存）
• 激活值（activations）
• 临时 buffer 与调度开销

以下将以 Qwen3-32B 模型为例，结合 vLLM 框架进行详细分析。

一、模型参数

推理时，模型权重常驻显存。以 Qwen3-32B（约 32B 参数）为例，采用 FP16 存储：

param_memory = num_params × dtype_size

二、激活值

激活值是前向传播时各层的中间结果。

理论上界（不做释放时）：

act_memory_upper = batch_size × seq_len × hidden_size × num_layers × dtype_size

代入参数（bs=1，hidden_size=5120，layers=64，dtype=2B）：

• 8K：≈ 5.0 GB
• 32K：≈ 20.0 GB

实际情况：vLLM 推理中激活值大部分在****prefill 阶段临时存在，prefill 结束后会被释放。

因此常见占用：

• 8K：1–3 GB
• 32K：3–6 GB
• decode 阶段：可忽略（MB 级）

为何 vLLM 激活值实际显存远小于估值？（常见 8K：1–3 GiB，32K：3–6 GiB）

理论上界假设“所有层、所有中间激活都需同时保存”。推理阶段（非训练）不需要反向传播，因此可以做大量释放与重用，vLLM 采用一系列优化使得实际占用远小：

关键优化与影响（每条都降低实际峰值）

前向后释放（layer-by-layer release）

推理只需当前执行层的激活用于下一层计算，上一层的中间激活多数可以释放（不必保存用于反向）。

如果只保留“当前层”的激活，内存需求变为：

per_layer_bytes = seq_len × hidden_size × dtype_size

8K：8192 × 5120 × 2 = 83,886,080 bytes ≈ 0.078125 GiB（≈ 80 MB）

32K：32768 × 5120 × 2 = 335,544,320 bytes ≈ 0.3125 GiB（≈ 312 MB）

分块/流式处理（block-wise / streaming）

vLLM 按 block（如 16 token）来分页计算/存储 KV 与激活，处理时只需把一小块数据保留在 GPU，减少瞬时峰值。

这降低了在 prefill 中的内存高峰，因为不会把整条序列的所有中间激活长时间驻留。

实际示例估算（给出可复现的假设）

我们用“只保留少数层激活 + 算子/buffer 开销”来做近似估算，得到常见的 1–3 GiB / 3–6 GiB 范围。

估算方法 A：保留 k 层当前激活（k 为同时需要保留的层数）

approx_act_bytes = per_layer_bytes × k  + operator_workspace

per_layer_bytes 已算出：

• 8K per_layer ≈ 0.078125 GiB（≈ 80 MB）
• 32K per_layer ≈ 0.3125 GiB（≈ 312 MB）

假设 k = 8（在并行/流水或某些实现中可能需要同时保留几个层的激活），再加 operator_workspace（算子临时缓冲）假设 0.2–1.0 GiB：

8K：0.078125 × 8 = 0.625 GiB；加 workspace 0.4–1.5 GiB → 1.0–2.1 GiB（约 1–3 GiB）

32K：0.3125 × 8 = 2.5 GiB；加 workspace 0.5–3.0 GiB → 3.0–5.5 GiB（约 3–6 GiB）

估算方法 B：块流式极端情况（只保留 1 层，且有较少 workspace）

若 k = 1，workspace ≈ 0.2–0.5 GiB：

• 8K：0.078 + 0.2 ≈ 0.28 GiB（≈ 280 MB）
• 32K：0.312 + 0.2 ≈ 0.512 GiB（≈ 512 MB）

这适合非常流式、内存优化极致的实现。

因此，基于不同实现细节（k 的大小、workspace 大小、是否做重计算等），prefill 峰值通常落在我们给出的区间：

• 8K：約 1–3 GiB（常见）
• 32K：約 3–6 GiB（常见）

三、KV Cache 计算

单层、单 token：

kv_per_token_per_layer = 2 × num_kv_heads × head_size ×dtype_size

全层、单 token：

kv_per_token_all_layers = kv_per_token_per_layer ×num_layers

上下文总量：

kv_total = seq_len × kv_per_token_all_layers

8K：8192 × 163,840 ≈ 1.25 GB

32K：32768 × 163,840 ≈ 5.0 GB

block_size 的含义

在 vLLM 中：

• block_size 表示每个 block 能存放的****token 数。
• 每个 token 的 KV 包含所有层的 KV（不是单层）。

所以：

block_bytes = block_size × kv_per_token_all_layers

即 一个 block 存放的是 N 个 token 跨所有层的 KV。

例如：block_size=16

block_bytes = 16 × 163,840 = 2,621,440 bytes ≈ 2.5 MiB

这样设计的原因：

• 分配/释放 KV Cache 时以 block 为粒度，简化内存管理。
• 不需要为每层单独分 block，而是一次性分配跨所有层的 KV 空间。

四、总体分析

五、结论

如下：

• 模型参数是显存的主要常驻部分（Qwen3-32B 约 64GB）。
• KV Cache 随上下文长度和并发增长，Qwen3-32B 在 32K 时约 5GB。
• 激活值是 Prefill 阶段的显存峰值来源，但会在进入 Decode 阶段后大幅下降。
• **block_size 在 vLLM 表示的是 “**跨所有层的 KV Cache token 粒度”，不是单层维度。

因此，大模型推理的显存瓶颈主要由参数+KV Cache 决定，而激活值只在 Prefill 阶段显著影响峰值。

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