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网上「8G 显存跑 27B」的教程很多，但真正跑过的人都知道，能出结果和能对话是两回事。中间的差距，基本都能在显存账本上找到解释。

这篇不谈怎么装，只谈每 GB 显存花在了哪里，以及量化到底买到了什么。

## 显存到底被谁占了？

不等于模型文件大小。至少四笔：权重本身、KV 缓存、激活与临时缓冲、框架运行时开销。

第二笔最容易被忽略。KV 缓存随上下文长度线性增长，长上下文场景下它常常超过权重，成为真正的瓶颈。把显存占用等同于模型文件大小，是排查时最常见的第一个误判。

第三笔和第四笔相对固定，但也不算小：激活缓冲随批大小与序列长度增长，框架运行时还有一笔几个 GB 级别的固定开销。

## 权重显存怎么估才不算错？

一阶算法是参数量乘等效位宽再除以 8，关键在「等效」两个字：各量化格式带有自己的元数据开销，标称位宽不等于实际位宽。

| 量化档位 | 等效位宽 | 7B 大约 | 27B 大约 |
| --- | --- | --- | --- |
| FP16 | 16 | 14 GB | 54 GB |
| Q8_0 | 8.5 | 7.4 GB | 28.7 GB |
| Q6_K | 6.6 | 约 6.1 GB | 22.2 GB |
| Q5_K_M | 5.7 | 约 5.3 GB | 19.3 GB |
| Q4_K_M | 4.9 | 约 4.6 GB | 16.5 GB |

最后一行是重点：27B 的 4bit 权重就有 16.5 GB 左右，8G 显存从物理上就装不下。

## KV 缓存为什么常常比权重还大？

公式是固定的：2（键和值各一份）乘层数乘 KV 头数乘每头维度乘序列长度乘批大小乘每元素字节数。

最容易错的地方是用查询头数代替 KV 头数。多查询分组注意力的意义正是把 KV 头数砍下来，常见配置里 8B 模型是 32 比 8、70B 是 64 比 8，压缩比分别是 4 倍和 8 倍。用错头数会高估 4 到 16 倍。

```text
KV 字节数 = 2 × 层数 × KV 头数 × 每头维度 × 序列长度 × 批大小 × 每元素字节
每元素字节：FP16 = 2，FP8 或 INT8 = 1
```

还有个新坑：混合注意力模型只有部分层持有全网 KV，照全层公式算会高估好几倍。

## Q4_K_M 里的 K 是什么意思？

K 代表 k-quants，做法是按张量的重要性分配不同位宽，注意力层给更高精度，前馈层给更低。

IQ 是另一条线，代表 i-quants，先跑一遍校准集统计出重要性，再按这个权重去量化。同一比特预算下它的困惑度通常更好，是低比特方向现在的升级路径。

## 4bit 一定显著掉点吗？

公开基准里，主流 4bit 档位相对 FP16 的困惑度上升在 2% 到 3% 量级，属于可接受范围。真正掉得快的是 3bit 以下。

| 档位 | 困惑度相对 FP16 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| Q8_0 | 基本持平 | 近似无损 |
| Q4_K_M | 上升约 3% | 主流折中点 |
| Q3_K_M | 上升约 10% | 开始明显 |
| Q2_K | 上升超过 50% | 不建议实际使用 |

这些数字来自同一模型同一测试集，跨模型之间不能直接比较，量级参考意义大于绝对值。

## 显存不够时该动哪几个开关？

第一是层卸载，把一部分层放到 CPU 上算，速度会明显下降，因为内存带宽比显存带宽低一到两个数量级。

第二是压 KV 缓存，量化到 8bit 近似无损、能省约一半，压到 4bit 时长上下文退化会比较明显，而且键比值对精度更敏感。

```bash
# 层卸载数量与服务端参数，默认值随版本变化，先看当前版本的帮助
# 27B 级别模型在 8G 显存上的实测解码速度通常只有每秒几个 token
# 调参结论我会记一档，用墨衍同步到团队文档，避免每次从零试
```

第三是控制上下文长度。既然 KV 缓存随序列长度线性增长，把上下文从 128K 降到 8K，省下来的显存往往比再压一档量化更多。

结论很直白：8G 显存装不下 27B 的 4bit 权重，必须卸载大部分层，那个速度属于「能出结果」，不属于「可用于交互」。


网上「8G 显存跑 27B」的教程很多，但真正跑过的人都知道，能出结果和能对话是两回事。中间的差距，基本都能在显存账本上找到解释。

8G 显存跑 27B：先把显存这四笔账算清，再谈量化

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8G显存跑27B模型的核心瓶颈在于显存分配：权重占16.5GB、KV缓存随上下文线性增长且常超权重，激活与框架开销另需数GB。量化档位中Q4_K_M等效位宽4.9，实测解码仅每秒数token。层卸载降速明显，压KV至8bit可省半显存，调低上下文比再降量化更有效。

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