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大模型推理实测之国产GPU百万Token超长上下文推理中的显存优化与延迟分析.docx
资料介绍
大模型推理实测之国产GPU百万Token超长上下文推理中的显存优化与延迟分析
测试背景
百万Token长上下文已成为2026年旗舰大模型的标配能力。DeepSeek V4(1M上下文)、Qwen3.8等模型对推理芯片的显存容量、带宽和注意力计算效率提出了极高要求。本节分析国产GPU在百万Token超长上下文推理中的实际表现。
DSA2稀疏注意力对显存的压缩效果
DeepSeek V4采用的DSA2稀疏注意力机制将KV缓存显存占用降至传统方法的10%,计算量减少73%。在昇腾950PR上,1M上下文KV缓存仅需片外内存的约10%。
DSA2在1M上下文中对首段关键实体指代消解准确率仍维持91.4%,DSA2引入的"跨窗口记忆锚点"在每128K tokens处设置微型记忆单元存储语义指纹,在保持98.7%召回率前提下,单次前向计算FLOPs降低63%。
昇腾950PR的显存策略
昇腾950PR的96GB HBM2e采用"分层带宽引擎":热区独占1.2TB/s带宽承载激活专家权重,温区300GB/s承载未激活专家权重,冷区用于长期存储。
在DeepSeek V4-Pro的百万Token推理中,通过CANN的内存池预分配机制,显存碎片率从37%降至8%。结合FP4量化,35B级别模型在百万Token推理中的显存占用从传统FP16的约140GB降至35GB,单卡即可承载。
部分文件列表
| 文件名 | 大小 |
| 264-大模型推理实测之国产GPU百万Token超长上下文推理中的显存优化与延迟分析.docx | 37K |
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