 | この話題についての最近のスレッドが見当たらなかったので投稿しました。 タイトルのとおり、KVCacheが大量のメモリを消費します（長いコンテキストでは、モデルのサイズよりさらに多くなることもあります。例は画像を確認してください）。 ここ数か月で、ベースレベルでは最大256Kのコンテキストに対応したモデルが出てきて、それをYarnで最大100万まで拡張する流れがあります。Qwen3-NextやQwen3.5シリーズのような最近のモデルは、他のモデルと比べて速度をあまり落とさずに、より長いコンテキストでも良い性能を保っています。 モデル側には少なくともこのPruningという仕組みがあります。ですが最近、KVCache側については何か聞いた記憶がありません（たぶん私はそうした解決策を知らないだけだと思います。もし何かあれば教えてください）。 8Bモデルでさえ、256Kコンテキストに必要なメモリは40〜55GB（モデル-8GB + KVCache-32〜45GB）です。ここではほとんどの人が、エージェント的なコーディング、文章作成などの用途で少なくとも128Kコンテキストを使っているのを見ます。私の考えでは、2026年以降は128〜256Kコンテキストはもうそれほど大きな問題ではないと思います。 そこで、今後予定されている解決策はありますか？進行中のPRはありますか？Deepseekは、今後のモデル向けにこの分野に取り組んでいる可能性はありますか？ [link] [comments] |
KVキャッシュが多すぎるメモリを消費しています。何か解決策（最適化、圧縮など）は、いずれ提供される予定／後に登場しますか？
Reddit r/LocalLLaMA / 2026/3/23
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要点
- コミュニティの議論では、非常に長いコンテキストのLLM（例：256K以上、RoPEスケーリング／Yarnのような手法で最大~1Mトークン）におけるKVキャッシュのメモリ使用量が、極めて大きくなり得ることが指摘されています。長時間の実行では、モデル重みのメモリ使用量を上回る場合もあります。
- この投稿では、8Bモデルの実用的な数値として、256Kコンテキストで総VRAMが概ね40〜55GB必要になることが示されます（モデルが~8GB、KVキャッシュが~32〜45GB）。そのため、多くのユーザーは128Kのような短いコンテキストを好む傾向がある、という動機づけがされています。
- 投稿者はKVキャッシュのプルーニングによる既存の緩和策に触れているものの、モデル側でのコンテキスト長スケーリング改善と比べて、最近または広く採用されている「KVキャッシュ固有」の最適化／圧縮手法が議論されているのをあまり見かけない、と報告しています。
- このスレッドでは、今後（最適化、圧縮、あるいは関連する研究—DeepSeekのようなチームによるものも含む）によって、長コンテキスト推論時のKVキャッシュのメモリ増加を抑えるような解決策が期待できるのかを尋ねています。
- 全体として、ローカル／エージェント型のワークロードがコンテキスト長を押し上げる中で、エンジニアリング上の制約が高まっていることを示唆しています。KVキャッシュのメモリ効率化が、差し迫った重要課題になっているというサインです。
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