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KV 沉进内存、显存减半：Strata 让 12 GB 显卡跑满 262K 上下文

【免费下载链接】StrataQwen3.8-Flash-Next on any consumer hardware: one-click install for Windows / Linux. Strata inference engine, OpenAI/Anthropic API on localhost, optional image input.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/strata11/Strata

把一整本 20 万 token 的长文档一次性喂给模型，12 GB 显卡的显存条瞬间见底，几乎全被 KV 缓存吃掉——它是模型"记住"前面所有 token 的工作备忘录，每多读一个 token 就多存一份。

Strata 让 125B MoE 模型 Qwen3.8-Flash-Next 跑在消费级显卡上，靠 KV 流式传输与 4-bit KV 缓存两项技术，把 262K（262,144 token）完整上下文窗口塞进 12 GB 显存 + 64 GB 内存的普通 PC。

能力速览：12 GB 显卡能跑多长的上下文

RTX 5070 12 GB + 64 GB 内存，Qwen3.8-Flash-Next 实测：

读入一篇 26 万 token 的长文约需 3–5 分钟，之后输出速度仍接近人眼阅读速度。KV 缓存本身有三种格式可选：int8（默认）、q4_0（内存减半）、k8v4（省 23%），机制见下节。

机制拆解：KV 流式传输与 4-bit KV 缓存

KV 从显存搬进内存之后发生了什么

上一节的问题是：上下文从 128K 涨到 262K，KV 缓存几乎翻倍，12 GB 显卡被塞满，连缓存热门专家的显存都没了。

从引擎 0.1.5 起，setup 在 64K 及以上上下文自动开启 KV 流式传输（配置里写--kv-resident 32768）：KV 缓存的权威副本放在 pinned 主机内存里，每 token 约 13.7 KB，128K 上下文约 1.7 GB；显存只保留注意力真正读到的页，按需调入。核心实现是驻留表加 CLOCK（second chance）淘汰：每次注意力前，被选中的块先查驻留表，缺页的经 PCIe 零拷贝搬进显存槽位，读取方（注意力 kernel）完全不改——变的只是 KV 住在哪里，算出的数值逐位相同。

实测收益：Q2_0 在 262K 上下文下，输出速度从 50.9 提到 62.6 tokens/s，显存里的专家缓存从 1,589 涨到 3,872 个热点专家（多容纳约 2,283 个）；128K 下也有约 +6%。核心代码见 kv_stream.hpp。

4-bit KV 缓存：先旋转，再压到 4-bit

--kv q4_0（引擎 0.1.8 加入）把压缩做得更狠：K、V（连同查询 Q）先过一遍 256 点 Walsh-Hadamard 正交旋转，把一个 head 里的离群通道摊到全部 256 维上，4-bit 存储才变得可用。旋转后以 q4_0 块存储，每单元每层 576 B（K、V 两个 head 合计），int8 是 1,056 B，KV 内存直接减半。因为 Q 也被同样旋转，<Hq, Hk> = <q, k>，注意力分数不变；输出对旋转后的 V 求混合再乘 H 还原（Hadamard 是自逆的）。真正有损的只有 4-bit 舍入本身。

质量实测（teacher-forced 对照，fp16 为基准）：代码与聊天文本几乎无差别；长文档困惑度 +8%（1K）到 +12%（8K），代价可测量；262K 针检索测试 5/5 全过——把"针"插在 1K / 32K / 128K / 262K 深度，模型全部找中。

性能：128K 上下文下，decode 从 62.4 提到 67.4 tokens/s（+3.7%），省下的显存多容纳 146 个专家槽位（4,044 → 4,190）。kernel 源码见 kv_q4.hpp，完整测试数据见 bench/results/2026-09-27-kv-q4/README.md。代价真实存在，所以 8-bit（int8）仍是默认，追求极限内存/显存占用时再开 q4_0。

三种 KV 格式横向对比

• --kv int8（默认）：每单元每层 1,056 B，精度与 fp16 不可区分，通用选择；
• --kv q4_0：576 B，内存减半，128K 下 +3.7%，长文档困惑度 +8–12%，针检索 5/5 全过；
• --kv k8v4（引擎 0.1.25 加入）：Key 保持 8-bit，Value 旋转后压到 4-bit，KV 内存比 int8 省 23%，长文档精度优于 q4_0，提示词读入慢 2–5%；实测 RTX 3090 上 Coder 在 198K 上下文输出从 85 提到 99 tokens/s，适合大显存显卡跑长上下文。

从零跑通 262K 上下文（Windows / Linux）

前置条件：NVIDIA RTX 20 系及以上、显存 ≥12 GB；跑满 262K 建议 64 GB 内存；约 80 GB 空闲磁盘。32 GB 内存的机器选体积更小的 Coder 模型。

1. 获取源码：git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/strata11/Strata后解压（发行版安装器与strata launch终端安装同样可用，见 docs/INSTALL.md）；
2. Windows 双击START-HERE.bat，Linux 运行./setup.sh；
3. 模型选 Q2_0 或 IQ2_XS，上下文选 262K——setup 会按你的内存给出建议值，上限 262,144；
4. 上下文超过 8K 时会询问是否启用 4-bit KV，默认 8-bit（int8）即可；
5. 启动后浏览器自动打开http://127.0.0.1:8080，Monitor 页签可实时观察上下文占用、专家缓存与 GPU 温度。

注意：首次启动要把 35–55 GB 读入内存，机器可能卡顿 1–3 分钟，属正常现象，第二次启动会快很多。

实测数字与适用边界

这些数字成立的前提，以及会降级的情况：

• IQ3_XXS / IQ3_S 体积达 43 / 50 GB，64 GB 内存的机器上 setup 会把上下文限到 128K；要跑满 262K 选 Q2_0、IQ2_XS 或 Coder；
• WSL 下 NVIDIA 驱动只能 pin 约 1 GB 内存，KV 流式传输保持关闭，KV 留在显存内，提示词速度低于原生 Linux；
• q4_0 在长文档上有可测量的精度代价（困惑度 +8–12%），所以 int8 仍是默认；
• 首次启动读 35–55 GB 进内存，1–3 分钟卡顿正常。

逐版本测速记录在 bench/results/，全部理论细节与数字见 docs/DETAILS.md，社区硬件实测汇总在 docs/COMMUNITY_BENCHMARKS.md。

谁该用

把一整本书或整个代码库一次性丢给本地模型，12 GB 游戏卡就够了：KV 沉进内存，专家缓存占满剩下的显存。如果你有 64 GB 内存 + RTX 20 系以上的显卡，这是目前跑 262K 长上下文最低成本的本地方案 📚

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