场景：线上部署一个 32 层、d_model=4096、32 个 attention 头（head_dim=128）、bf16 的 7B 级模型做推理，max_seq_len=4096。请估算 batch=16 时的 KV cache 显存占用。如果改成 GQA、KV 头数从 32 降到 8，能省多少？在 80GB 卡上，这个改动对你的最大并发 batch 意味着什么？

面试官在考什么

判断候选人能否从结构定义出发推导 KV cache 显存，理解 GQA/MQA 省的是 KV cache 与访存带宽，并把它换算成并发容量和单位成本。

Transformer

回答框架 · 前两步

1. KV cache 每 token 每层 = 2（K,V）× KV 头数 × head_dim × 2 bytes；本配置 = 2×32×128×2 = 16KB/token/layer。
2. 单条 4096 长度：16KB×4096 ≈ 64MB/层，×32 层 ≈ 2GB；batch=16 约 32–34GB，占总显存很大一块。

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