从KV Cache竞争到多卡优化：vLLM加载AWQ模型的显存优化全攻略

随着大语言模型参数规模的不断增长，显存占用已成为模型部署的最大瓶颈。即使是经过AWQ（Activation-aware Weight Quantization）量化的模型，在实际部署时仍然面临显存不足的挑战。当单卡显存无法满足大模型需求时，多卡分布式部署成为必然选择。然而，从单卡到多卡的部署过程中，显存管理的复杂性远超想象——多卡部署时每张卡的显存占用并不等于单卡的简单平均分配，而是遵循着更为复杂的内在机制。

vLLM作为高性能的大模型推理框架，提供了丰富的参数配置来优化显存使用。然而，这些参数之间存在复杂的相互作用和竞争关系，不同的参数组合会产生截然不同的显存占用效果。更令人困惑的是，一些看似直观的参数调整往往会产生反直觉的结果——比如增大max_model_len对显存占用影响极小，而调整max_num_batched_tokens却会显著影响KV Cache的可用容量。错误的参数配置可能导致OOM（Out of Memory）错误，而合理的参数调优则能在有限的硬件资源下成功部署更大规模的模型。

本文基于Qwen3-14B-AWQ和Qwen3-32B-AWQ模型的详细实验，通过50+组精确控制的对比测试，系统性地分析了vLLM中各个关键参数对显存使用的真实影响规律。我们不仅展示实验结果，更重要的是深入揭示了vLLM显存分配的底层机制——包括激活值显存与KV Cache之间的竞争博弈、多卡环境下的非线性分配规律，以及参数间复杂的相互作用关系。通过对这些机制的深度解析，我们构建了完整的显存优化方法论，成功实现了在RTX 4090服务器上单卡和多卡环境下的稳定部署，并提供了基于机制理解的科学调参策略。

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