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文章比較不同注意力架構的 KV cache 開銷
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AI 綜述
2026年10月21日，DEV Community 發文以公式説明 KV cache 對 GPU 記憶體的開銷，並比較 MHA、MQA 與 GQA 在 KV head 數量不同時對快取容量的影響。文章以 8k context 為例，估算其設定的 Llama-2 7B 風格模型約需 4 GB，Llama-3 8B 的 GQA 約需 1 GB；另列出同形狀、單 KV head 的 MQA 假設情境約需 0.12 GB，並指出這並非實測模型。報道聚焦公式與容量比較，沒有提及後續更新或其他進展。
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最新進展10月21日 01:16
文章以 8k context 示例列出不同注意力架構的 KV cache 容量估算。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
10月21日
- DEV CommunityKV cache 如何佔用 GPU 記憶體，以及 MQA、GQA 如何降低需求
文章用公式説明 KV cache 的 GPU 記憶體開銷，並比較 MHA、MQA 和 GQA 透過不同 KV head 數量影響快取容量。以 8k context 為例，文中設定的 Llama-2 7B 風格模型約需 4 GB，Llama-3 8B 的 GQA 約需 1 GB；同形狀、單 KV head 的 MQA 假設情境約需 0.12 GB，並非實測模型。
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