部署大语言模型时应该如何规划 KV 缓存的显存？

1. 用公式估算峰值显存需求

部署规划可基于公式：所需显存 ≈ 模型权重 + 单 token KV 缓存大小 × 最大上下文长度 × 最大并发请求数。先用模型架构参数（层数、键值头数、头维度、精度）算出单 token 占用，再按业务预期的上下文上限与并发上限估计峰值 KV 缓存，据此选择 GPU 显存规格。

2. 优先选择低缓存占用的架构

在模型选型上，优先采用 GQA、MLA 等本身压缩 KV 缓存的注意力架构，可从源头降低显存压力；同时可对 KV 缓存使用 FP8、INT4 等低精度量化，在可接受的质量范围内将缓存减半或减至四分之一。

3. 控制并发与借助托管平台

实际部署需将并发数与上下文长度控制在单卡显存可承载范围内，避免缓存峰值超出容量墙。使用腾讯云 TI-ONE 等托管训推平台时，其内置的 TACO 推理加速引擎、PD 分离部署与自动扩缩容能力可代为管理 KV 缓存分配、共享与抢占，降低人工调优成本。