一个 7B 稠密模型，预训练上下文 4K，现在要支持 32K 推理。模型结构：32 层、32 个注意力头、head_dim=128。服务端 8×A100 80G，batch size 固定 16，FP16 权重 + FP16 KV cache。两个问题：(1) 注意力从 MHA 换成 GQA（8 个 KV 头）前后，32K 上下文下单批 KV cache 各是多少？(2) 4K→32K 的位置外推你会选哪种方案，代价是什么？

面试官在考什么

考察候选人能否把 KV cache 的显存账算清楚，并理解位置编码外推不是改个 config 就能生效的工程问题。

Transformer 变体

回答框架 · 前两步

1. KV cache 公式为 2 × n_layers × n_kv_heads × head_dim × seq_len × batch × dtype_bytes。MHA 下约 275GB（2×32×32×128×32768×16×2B），单卡放不下；换成 8 个 KV 头的 GQA 后 KV 头数降为 1/4，约 69GB，才谈得上部署。
2. GQA 只压缩 K/V 的头数，不改 Q 的头数与整体计算量，因此 FLOPs 基本不变，省的是显存与 decode 阶段的访存带宽。

延伸阅读

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