更多GPU还是更小缓存？张量并行与KV压缩对比
原文标题：More GPUs or a Smaller Cache? Tensor Parallelism versus KV Compression for Memory-Bound LLM Serving
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研究将张量并行和KV压缩配置放在同一成本轴上比较，发现压缩在成本上便宜1.2到2倍，而张量并行是改善延迟的唯一杠杆。模型大小与设备内存的边界约在36B参数，低于此压缩占优，高于此张量并行成为必需。
- 问题
- KV缓存不足时，该加GPU做张量并行还是压缩缓存，缺乏统一成本比较。
- 方法
- 用校准模拟器把张量并行度1到8与KV量化、驱逐配置放到同一成本轴上比较。
- 结果
- 压缩成本低1.20到2.00倍；80GB卡上约36B参数是策略分界点，7B模型无法耗尽KV预算。
- 影响
- 部署选型可直接照此决策：36B以下优先压缩，额外GPU基本是浪费。
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