Qwen 3.6 27B 推論要多少 GPU VRAM？KV Cache 算給你看
本文以 Qwen3.6-27B-FP8 為例，拆解模型權重、框架開銷、Recurrent State 與 KV Cache 的 VRAM 需求，並比較不同 context 長度與併發人數下的顯存差異。
📌 來源： blog.jiatool.com/posts/qwen3-6-27b-gpu-vram 【20260726 AI基礎架構】【IT 空間】【Qwen 3.6 27B 推論要多少 GPU VRAM？KV Cache 算給你看】 發布者：anson4139 部署 LLM 時，最常卡關的就是： 到底要多少 GPU VRAM 才夠？ 這篇以 Qwen3.6-27B-FP8 為例，直接拆給你看。🧠 文章先說明，Qwen3.6-27B 採用混合架構，包含 Gated DeltaNet 線性注意力 與 Gated Attention 全注意力 ，因此 KV Cache 比同尺寸傳統全注意力 Transformer 小很多 ，Context Length 越長，差異越明顯。 以 FP8 模型來看，VRAM 主要分成四塊： 模型權重 約 30.9 GB、 框架消耗 約 3 GB、 Recurrent State ，以及會隨上下文長度增加的 KV Cache 。其中 Recurrent State 很小，總量不到 100 MB，可視為固定成本。 真正吃顯存的是 KV Cache。以 BF16/FP16 計算，單一 token 的全注意力 KV Cache 約 64 KB，總需求可簡化為： 約 34 GB + 0.064 GB × context_length 。文章也列出不同上下文長度的估算，例如 8K 約 34 GB、32K 約 36 GB、64K 約 38 GB、128K 約 42 GB、262K 約 50 GB。📈 作者進一步用不同 GPU 舉例： RTX 4090（24GB） 與 RTX 5090（32GB） 都無法直接跑這個模型；若要實際部署，得改用更低量化版本、GPU 多卡，或是 GPU + CPU 混合方案。若以 H200（141GB） 來看，在不同 context 長度與 GPU 記憶體利用率設定下，可支援的併發人數差異也會很大。⚙️ 文末也提醒， Prefix Caching 可重用相同前綴的 KV Cache、減少 TTFT；若完全不使用視覺功能，也可加
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