RTX 3060 实测：显存分配如何改变 LLM 推理执行策略
Abhishekcur · x · 2026-08-11
作者在 RTX 3060 上使用 sglang 运行 qwen3-4b 模型进行推理性能测试，发现 GPU 显存可用量会直接影响推理引擎的模型执行方式。
在启动分配 75% 静态显存并请求 8192 个 KV tokens 时，引擎实际只分配了 731 个 tokens 的 KV cache。由于剩余显存不足（仅剩 1.93 GiB），无法满足 prefill CUDA Graph 捕获所需的最低 4.00 GiB，引擎遂禁用了该捕获并回退到 eager 模式，但 decode CUDA graph 捕获依然成功。
作者指出，这种回退是基于自动选择后端的启发式判断，而非硬性限制。接下来作者将继续从内存预算、KV cache 容量、执行策略、CUDA Graphs 到内核执行，自下而上地深入探究这些底层决策如何影响最终的延迟和吞吐量。
所属事件:实测RTX 3060显存余量直接影响LLM推理执行策略(2 条相关)→
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