在进行大语言模型推理部署时，显存占用是决定能否在消费级GPU上运行的关键因素。以Qwen7B为例，该模型包含约70亿参数。在FP16精度下，每个参数占用2字节，因此仅模型权重就需：
然而，这只是静态参数占用。实际推理过程中还需考虑KV缓存、中间激活值（activations）、批处理临时变量等动态开销。例如，在生成长度为512的序列、batch size为1的情况下，KV缓存可额外增加3~5GB显存消耗。
- INT8量化：将FP16转为8位整数，理论减半显存，但可能损失精度；适用于对延迟敏感但容错性较高的场景。
- 千问 Qwen 教程GPTQ / GGUF 4-bit量化：采用逐层校准压缩，可在几乎无损的情况下将权重压缩至原始大小的1/4，即3.5GB左右。
- AWQ、H等新兴方法：保留关键权重高精度，其余低比特表示，平衡性能与质量。
使用 + 或框架可实现4bit加载：
graph TD A[开始部署Qwen7B] –> B{GPU显存 ≥ 16GB?} B — 是 –> C[直接FP16加载] B — 否 –> D[启用4bit量化] D –> E{显存仍不足?} E — 是 –> F[启用PagedAttention] E — 否 –> G[常规推理] F –> H[结合CPU offloading] H –> I[使用vLLM或llama.cpp] I –> J[完成低资源推理]
即使采用极致压缩，以下因素仍显著影响最终显存峰值：
- 序列长度：KV缓存与序列长度线性增长，长上下文（如32K tokens）可使缓存膨胀数十倍。
- 批处理大小（batch size）：增大batch会成倍增加激活内存，建议消费卡设为1。
- 注意力实现方式：传统attention内存复杂度O(n²)，而FlashAttention可降低访存压力。
- 上下文管理机制：启用PagedAttention（如vLLM）可碎片化管理KV缓存，提升利用率。
- CPU/GPU内存交换：通过offloading部分层至RAM，可在6GB显存卡（如RTX 2060）上勉强运行。
- 推理引擎选择：llama.cpp支持GGUF格式，专为低资源设计；TensorRT-LLM则适合NVIDIA生态高性能优化。
- 并行策略：Tensor Parallelism虽提升吞吐，但对多卡有要求，不适合单卡用户。
- 缓存重用机制：对于对话系统，历史KV若能复用，可大幅减少重复计算与存储。
- 输入编码方式：过长prompt应分块处理或摘要预处理。
- 温度与采样策略：虽然不影响显存，但beam search会增加中间状态体积。
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