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GPU显存怎么选？4步算清权重与KV Cache占用

先别急着看卡型参数表，GPU显存怎么选，答案要从你的负载反推：把模型权重、KV Cache、中间张量和框架常驻开销分开算，再加一层引擎版本与显存碎片的余量，最后才落到具体显存规格。vLLM v0.27.0 在 2026 年 8 月的更新里，就同时改写了 KV Cache 的字节宽度和启动期的显存占用，说明同一模型在不同引擎版本下显存账并不固定，这也正是...

默认分类 2026-08-12 121人浏览

vLLM 算力选型 模型部署 KV Cache GPU显存

vLLM v0.26.0 发布后，SGLang部署还值不值得做？共享前缀吞吐领先 29% 的选型与落地指南

一、vLLM v0.26.0 上线后，SGLang部署的价值坐标变了吗2026 年 7 月 28 日，vLLM 发布 v0.26.0，带来三项重磅更新：NVFP4 模型量化支持、DeepSeek-V4 专用路由算子（官方称 E2E TPOT 降低 2.94%）以及基于对象存储的 KV Cache 分级卸载（fact_1）。一周后的 8 月 5 日，De...

默认分类 2026-08-08 123人浏览

vLLM SGLang KV Cache RadixAttention 推理引擎选型 NVFP4 GPU 云算力

DeepSeek部署选型：从精度、显存到卡型的三段式推算指南

一、DeepSeek部署第一步不是选卡，而是先把显存台阶算清楚很多团队在考虑DeepSeek部署时，第一反应是“上什么卡”，但更合理的顺序应该是先算显存。因为不同精度下，同一个模型的显存需求可能相差数倍。以DeepSeek-R1蒸馏系列为例，在FP16/BF16原生精度下，32B和70B模型需要64GB-181GB显存，这个区间大到足以让单卡方案直接出...

默认分类 2026-08-04 153人浏览

vLLM GPU选型 DeepSeek 模型部署 显存计算 量化 KV Cache

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A100 80GB 跑推理是不是浪费？按模型大小、并发和上下文判断

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