# 24G 显卡跑 512K 上下文：KVMem 内存分页

> 24G 显存跑 512K 上下文，不是显存变多，是 KVMem 把'全部历史驻留显存'改了——GPU 只留有限工作集，大的放 Host RAM。单卡 64K→512K decode 全程不衰减。

![KVMem 长上下文内存管理原理](/assets/articles/lcz/kvmem/hero.jpg)

> 24GB 的显卡，上下文却跑到了 512K。不是显存变多了，是把"全部历史驻留显存"这件事给改了。

## 问题：显存墙

跑长上下文，最直观的墙就是显存。模型权重放进去之后，上下文越长，KV cache 越大，最后总会撞到"显存不够"的天花板。

传统 Full-KV 的做法是：整段历史的 KV 全部长期待在 GPU 里。逻辑上下文能多大，完全由显存容量决定。

## KVMem 的思路

KVMem 不要求所有历史 KV 都常驻 GPU。它的核心逻辑是：

- **GPU 只维持一个有限大小的 active KV 工作集**
- **更大的历史状态放到主机内存（Host RAM）**
- **需要时再检索 / 恢复回来**

这样逻辑上下文可以远远超过显存容量本身能承载的范围。它解决的问题不是"让模型变快"，而是**"用有限的显存，维持远超显存容量的上下文"**。

## 为什么对 24G 显卡特别有吸引力

7900XTX 算力猛、带宽高，但只有 24GB 显存——"威猛但显存略短"。对这张卡来说，KVMem 方向的价值远大于对 48G/80G 显存的卡：它把显存短板直接绕过去了。

## 7900XTX 单卡实测（KVMem × daniel-mtp 组合）

把负责快的 daniel-mtp 和负责大的 KVMem 放到一起，单张 24GB 卡的成绩：

| Context | Prefill | Decode |
| --- | --- | --- |
| 64K | 774 t/s | 28.0 t/s |
| 128K | 724 t/s | 27.8 t/s |
| 256K | 706 t/s | 27.9 t/s |
| 512K | 696 t/s | 27.9 t/s |

注意看：**从 64K 到 512K，decode 几乎不掉速**（28 → 27.9）。传统 Full-KV 在这个跨度上 decode 会明显衰减，因为 KV 越来越大、越来越挤。KVMem 把工作集控制在有限大小，所以 decode 基本不受上下文长度影响——这才是它的真正价值。

## 关键参数

```
--kvmem
--kvmem-budget 32768
--kvmem-gen-reserve 16384
--kvmem-block-tokens 128
--kvmem-query-policy user
```

## 适合谁

- 显卡显存不大（24G 左右），但想跑 200K~512K 长上下文
- 主机内存有 64GB+ 余量（KVMem 把历史放内存，内存要够）
- 跑 agent / 长文档处理，需要超长历史但不想为显存买单


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来源：https://laobanclaw.top/articles/kvmem-512k-context-24gb/（AI 军火库）