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在通过公式研究主要模型使用多少KV缓存并且在可能的情况下用llama.cpp进行实证运行时，我发现Nemotron模型不仅模型大小小30%，KV缓存也少70%。如果在128k的上下文运行，总体上可节省38%的显存（VRAM）。这是因为非自注意力层根本没有任何KV缓存。对于Nemotron - 49B，80层中有31层是非自注意力层；对于51B，80层中有26层是非自注意力层。所以如果你在128k上下文并且有48GB显存，Nemotron可以在128k下以Q5_K_M运行未量化的KV缓存。另一方面，QwQ由于32GB的KV缓存只能以IQ3_M运行。https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1jl33br/qwq32b_has_the_highest_kv_cachemodel_size_ratio/。我学到的其他事情：1. gemma - 3在与llama.cpp一起运行时KV缓存方面表现相当差，但这是因为llama.cpp没有实现交错滑动窗口注意力（interleaved sliding window attention），这种技术可以将KV缓存减少到六分之一。（可能Hugging Face的transformers是唯一支持交错滑动窗口注意力（iSWA）的？）2. Deepseek应该制作更小的、适合24GB或48GB显存的MLA模型。这将在本地长上下文使用方面让竞争对手望尘莫及。

讨论总结

原帖主要分享了Nemotron - 49B在KV缓存使用方面相比源Llama - 70B的优势，以及一些关于其他模型在KV缓存方面的研究成果。评论者们围绕这个主题展开讨论，有的好奇Nemotron在不同KV缓存量化下的表现，有的分享自己在特定VRAM下模型的运行情况，还有的对原帖中的一些观点进行回应或者提出质疑，整体氛围比较理性和专业。

主要观点

  1. 👍 对Nemotron在特定KV缓存量化下的表现感到好奇
    • 支持理由：想进一步了解Nemotron在不同量化方式下的性能表现，这有助于全面评估Nemotron的性能。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 模型在IQ3XXs和16k上下文、单24GB VRAM设置下表现良好且超出预期
    • 正方观点：评论者通过自身的运行实例证明模型在这种设置下运行效果不错。
    • 反方观点：无
  3. 💡 Deepseek有适合特定VRAM的模型Deepseek V2 Lite但在LLama.cpp中无缓存支持
    • 这是对原帖中关于Deepseek模型观点的补充，指出Deepseek已有的相关模型在特定环境下的缓存支持情况。
  4. 🤔 对原帖中关于llama.cpp在KV缓存方面表现差是因为未实现交错滑动窗口注意力的说法表示质疑
    • 正方观点：以谷歌技术报告中缓存要求高为例，怀疑原帖说法的正确性。
    • 反方观点：原帖作者未回应，暂无反方观点。

金句与有趣评论

  1. “😂 我会好奇Nemotron在lcpp的Q8_0 KV缓存量化，或者更好的EXL2的Q4下的表现。”
    • 亮点：直接表达对Nemotron在特定量化下表现的好奇，反映出大家对模型性能探索的欲望。
  2. “🤔 我在单24GB VRAM设置下以IQ3XXs和16k上下文运行模型，模型在Q3下表现出奇得好。”
    • 亮点：用实际运行情况说明模型在特定设置下的良好表现，具有一定的参考价值。
  3. “👀 我原本以为24GB VRAM下模型太大而无法使用，但它运行得非常好！”
    • 亮点：突出了运行结果超出预期，引起读者对该模型在低VRAM下运行能力的关注。
  4. “💡 They actually have it, called Deepseek V2 Lite; there is no support for that model cache in LLama.cpp whatsoever, so in LLama.cpp it does not have KV cache at all afaik.”
    • 亮点：提供了关于Deepseek模型在LLama.cpp中的缓存支持情况的信息。
  5. “❓ Is this really true? Google’s own tech report confirms that cache requirements are unusually high.”
    • 亮点：简洁地对原帖观点提出质疑，引发进一步的思考。

情感分析

总体情感倾向比较中性。主要分歧点在于原帖中关于llama.cpp在KV缓存方面表现差的原因，可能的原因是原帖作者基于自己的研究得出结论，而质疑者根据谷歌技术报告有不同看法。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于Nemotron在更多量化方式下的性能表现可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果更多关于模型在不同VRAM和量化下的性能被深入探讨，可能会影响用户对不同模型的选择，推动模型开发者对模型进行优化以适应更多场景。

详细内容：

标题：Nemotron-49B 在 KV 缓存方面的优势引发 Reddit 热议

在 Reddit 上，一篇关于 Nemotron-49B 与其他模型在 KV 缓存方面的比较分析的帖子引发了众多关注。该帖子指出，通过公式研究和实际运行，Nemotron 模型不仅在模型大小上比 Llama-70B 小 30%，KV 缓存也减少了 70%，在 128k 上下文运行时能节省 38%的 VRAM。此帖获得了大量点赞和众多评论。

帖子中的主要讨论方向包括对 Nemotron 不同量化方式下的 KV 缓存表现的探讨，以及在不同硬件配置下模型的运行情况和效果。

讨论焦点与观点分析： 有人好奇 Nemotron 在 lcpp 的 Q8_0 KV 缓存量化或更好的 EXL2 的 Q4 下的表现。有人提到量化的 KV 缓存可能会导致一些模型出现问题，比如 gemma 3，但不确定 Llama/Nemotron 的情况。还有人表示自己通过一些方法让 exllamav2 支持 Nemotron，并认为其在单 GPU 上可以运行，但不确定在多 GPU 上的情况。

有人分享了在单 24GB VRAM 配置下以 IQ3XXs 和 16k 上下文运行模型的经历，称模型的表现出乎意料地好，甚至在 Q3 下也能保持良好状态，而且没想到能在 24GB VRAM 中运行。但有人指出这种情况下是有缓存启用的，只是没有缓存量化启用。

有人提出 Deepseek 应该制作更小的能适配 24GB 或 48GB VRAM 的 MLA 模型，认为这将在本地长上下文使用方面超越竞争对手。还有人提到 Deepseek 实际上有这样的版本，但在 Llama.cpp 中没有对该模型缓存的支持。

总体而言，大家对于 Nemotron 模型的 KV 缓存优势以及在不同条件下的运行表现展开了深入的讨论，既有对其优势的肯定，也有对潜在问题的担忧和思考。