--- title: "LLM uchun VRAM: vaznlar, KV kesh va kontekst | UZ Dynamics" description: "Nega vaznlar hajmi VRAM talabining hammasi emas? 8 192 token va to‘rtta so‘rov uchun KV kesh hisobi hamda formulaning cheklovlari." url: "https://uzdynamics.ai/uz/guides/vram-kv-cache" lang: "uz" image: "https://uzdynamics.ai/uz/opengraph-image/card?1237d0f845bd82b9" alternates: ru: "https://uzdynamics.ai/ru/guides/vram-kv-cache" uz: "https://uzdynamics.ai/uz/guides/vram-kv-cache" en: "https://uzdynamics.ai/en/guides/vram-kv-cache" --- > For an index of this site's pages, see [llms.txt](https://uzdynamics.ai/llms.txt). A markdown copy of each page is at its address with `.md` appended. # LLM uchun VRAM: vaznlar, KV kesh va kontekst Bir model qisqa so‘rovda xotiraga sig‘ishi, lekin uzun kontekst yoki bir vaqtdagi bir nechta javobda xotirani tugatishi mumkin. Bunga ko‘pincha KV kesh sabab bo‘ladi. Muallif: [UZ Dynamics](https://uzdynamics.ai/uz#company) Manbalar tekshirilgan sana: 9-oktabr, 2026 Yangilangan sana: 9-oktabr, 2026 Nashr etilgan sana: 9-oktabr, 2026 ## Xotiraning barcha asosiy qismlarini hisobga oling Vaznlar model hisoblashlari uchun yuklanadi. KV kesh qayta ishlangan tokenlar uchun attention mexanizmining kalit va qiymatlarini saqlaydi. Aktivatsiyalar, ishchi buferlar, CUDA graphs va taqsimlangan amallar uchun ham xotira kerak; uning hajmi dasturiy yechimga bog‘liq. Sayt kalkulyatori dastlabki tanlov uchun xotira zaxirasi koeffitsiyentidan foydalanadi. U har bir checkpointning KV kesh arxitekturasini modellashtirmaydi. Uzun kontekst yoki ko‘p parallel so‘rovlar uchun alohida hisoblash va o‘lchash zarur. VRAM ≈ vaznlar + KV kesh + aktivatsiyalar va ishchi buferlar Bo‘lim manbalari: - [Hugging Face Transformers: How caching works](https://huggingface.co/docs/transformers/en/cache_explanation) ## Oddiy KV kesh uchun formula Faqat dekoderli (decoder-only), to‘liq attention va bir xil qatlamlarga ega model uchun hajmni quyidagilardan hisoblang: qatlamlar soni L, KV headlar soni Hkv, har bir head o‘lchami D, element uchun baytlar soni b va barcha faol ketma-ketliklarda saqlanayotgan tokenlarning jami T. 2 ko‘paytuvchisi kalitlar va qiymatlarni hisobga oladi. KV headlar sonini model konfiguratsiyasidan oling. GQA yoki MQA ishlatilganda u query headlar sonidan farq qilishi mumkin. Formula mantiqiy saqlash hajmini baholaydi; xotiraning bloklarga ajratilishi, dastur zaxiralari va taqsimlangan hisoblashdagi nusxalar amaldagi sarfni o‘zgartirishi mumkin. KV (bayt) ≈ 2 × L × Hkv × D × b × T Bo‘lim manbalari: - [Hugging Face Transformers: How caching works](https://huggingface.co/docs/transformers/en/cache_explanation) - [NVIDIA: Mastering LLM Techniques — Inference Optimization](https://developer.nvidia.com/blog/mastering-llm-techniques-inference-optimization/) ## Misol: 1 GiB qanday qilib 4 GiB bo‘ladi Bu o‘lchov o‘tkazilgan checkpoint emas, hisoblash uchun olingan arxitektura: 32 qatlam, 8 ta KV head, har bir head o‘lchami 128, KV elementlari BF16 formatida (2 bayt). Bir token uchun 131 072 bayt chiqadi. 8 192 token saqlanganda bir ketma-ketlikka 1 GiB KV kesh kerak; shu uzunlikdagi to‘rtta mustaqil ketma-ketlikka esa 4 GiB kerak. Agar to‘rtta ketma-ketlikning har biri 32 768 tokenga yetsa, KV keshning mantiqiy hajmi 16 GiB bo‘ladi. Vaznlar esa o‘zgarmagan. Bu yerda GiB = 2³⁰ bayt; uni o‘nlik birlik GB = 10⁹ bayt bilan aralashtirmang va ishlatayotgan muhitingizda GPUning amalda bo‘sh xotirasini tekshiring. 2 × 32 × 8 × 128 × 2 × 8 192 = 1 073 741 824 bayt ## Qachon formulani o‘zgartirish kerak Sliding-window va chunked attention tegishli qatlamlarda kesh o‘sishini cheklaydi. Gibrid arxitekturalar turli qatlamlarda turlicha holatlarni saqlashi mumkin. Ba’zan umumiy prefiksdan qayta foydalanish mumkin, ammo inferens dasturi sozlamalari tasdiqlanmaguncha bu tejamni hisobga kiritmang. Vaznlarni kvantlash va KV keshni kvantlash — alohida sozlamalar. Ixchamroq kesh yoki uning bir qismini CPU xotirasiga ko‘chirish VRAMni tejashi, lekin javobni kechiktirishi mumkin. O‘zgartirishdan keyin sifatni, javob vaqtini va maksimal yuklamada xotira yetishmasligi xatolari (OOM) yo‘qligini tekshiring. - Checkpointdan qatlamlar soni, KV headlar soni va head o‘lchamini aniqlang. - Kesh turi va aniqligini, maksimal uzunliklarni hamda parallel so‘rovlar sonini ko‘rsating. - Model yuklangandan keyingi bo‘sh xotirani va uzun kirishni dastlab qayta ishlash (prefill) paytidagi eng yuqori xotira sarfini tekshiring. - Yuklama chegarasini o‘lchang va xotira zaxirasini hamma holatga bir xil foiz bilan emas, kuzatuv natijalariga ko‘ra belgilang. Bo‘lim manbalari: - [Hugging Face Transformers: Cache strategies](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) - [vLLM: Production Metrics](https://docs.vllm.ai/en/stable/usage/metrics/) ## Taqqoslash uchun GPU modellari L40S, A100 va H200 sahifalarida xotira hajmi va boshqa texnik xususiyatlarni taqqoslash mumkin. Ko‘proq xotira imkoniyatlarni kengaytiradi, ammo muayyan server va inferens dasturini sinash zaruratini yo‘qotmaydi. - [L40S](https://uzdynamics.ai/uz/gpus/l40s) - [A100](https://uzdynamics.ai/uz/gpus/a100) - [H200](https://uzdynamics.ai/uz/gpus/h200) ## Vazifa uchun hisoblang va kirish so‘rovini yuboring UZ Dynamics — dastlabki kirish bosqichida. Ushbu qo‘llanmalar vazifani tavsiflashga yordam beradi; ular GPU mavjudligini, ish muhiti tayyorligini yoki bajarish tezligini tasdiqlamaydi. Mavjud quvvatlar, aniq konfiguratsiya, narxlar va kirish shartlari arizani muhokama qilishda aniqlashtiriladi. [GPU kalkulyatorini ochish](https://uzdynamics.ai/uz/sizing) [Barcha GPU modellari](https://uzdynamics.ai/uz/gpus) [Barcha qo‘llanmalar](https://uzdynamics.ai/uz/guides) [Dastlabki kirishni so‘rash](https://uzdynamics.ai/uz/request?source=guide%3Avram-kv-cache) ```json {"@context":"https://schema.org","@type":"BreadcrumbList","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"UZ Dynamics","item":"https://uzdynamics.ai/uz"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"GPU tanlash bo‘yicha qo‘llanmalar","item":"https://uzdynamics.ai/uz/guides"},{"@type":"ListItem","position":3,"name":"LLM uchun VRAM: vaznlar, KV kesh va kontekst","item":"https://uzdynamics.ai/uz/guides/vram-kv-cache"}]} {"@context":"https://schema.org","@type":"Article","@id":"https://uzdynamics.ai/uz/guides/vram-kv-cache#article","headline":"LLM uchun VRAM: vaznlar, KV kesh va kontekst","description":"Nega vaznlar hajmi VRAM talabining hammasi emas? 8 192 token va to‘rtta so‘rov uchun KV kesh hisobi hamda formulaning cheklovlari.","inLanguage":"uz","datePublished":"2026-10-09","dateModified":"2026-10-09","author":{"@type":"Organization","@id":"https://uzdynamics.ai/#organization","name":"UZ Dynamics","url":"https://uzdynamics.ai/"},"publisher":{"@type":"Organization","@id":"https://uzdynamics.ai/#organization","name":"UZ Dynamics","url":"https://uzdynamics.ai/"},"mainEntityOfPage":{"@type":"WebPage","@id":"https://uzdynamics.ai/uz/guides/vram-kv-cache"},"url":"https://uzdynamics.ai/uz/guides/vram-kv-cache"} ```