【AI大模型】显存占用过高：推理显存优化技巧全总结
核心结论：大模型推理显存高，占用主要来自三部分：模型权重、KV Cache、激活与临时张量。要降低显存，最有效的三板斧是量化压缩权重、控制KV Cache规模、精简上下文与输出长度；再辅以分片加载、梯度释放、内存碎片治理等手段。本文从"显存被谁占了"入手，系统总结推理场景下全量可落地的显存优化技巧，并给出取舍建议。
一、先搞清楚：显存被谁占了
要优化显存，先要明白显存消耗在哪些地方。大模型推理的显存占用主要来自三大部分，它们的优化手段完全不同。
1.1 模型权重
模型权重是最基本的占用。一个拥有N亿参数的模型，以FP16存储时，权重占用的显存约为参数量的2倍（每参数2字节）。例如一个70亿参数模型，FP16权重约占用14GB显存。权重占用是固定的，主要靠量化来压缩。
1.2 KV Cache
在生成阶段，模型会把已生成token的键值缓存起来，避免重复计算。KV Cache的大小随序列长度和并发请求数增长，是动态且常常是最大的显存开销。长上下文、高并发会显著推高KV Cache占用。
1.3 激活与临时张量
推理过程中会产生大量中间激活值和临时张量，尤其在预填充阶段。这部分占用受输入长度、批量大小影响，也常因内存碎片和未及时释放而虚高。
1.4 其他隐性占用
除了上述三大部分，还有几处容易被忽视的显存占用：模型额外状态（如LoRA适配器、tokenizer缓存）、框架的运行时代理（如CUDA context、cuBLAS workspace）、以及多进程或多实例部署时的重复加载。这些隐性占用叠加起来可能相当可观，排查显存"莫
