Tom’s Hardware· Bruno Ferreira ·· 4 小时前AI 评分61
Tom's Hardware 科普 LLM 核心概念：KV cache、权重、量化与推理原理
A primer on key AI LLM concepts — KV cache, weights, quantization, and how inference actually works
AI 导读
Tom's Hardware 发布一篇 LLM 基础概念入门，解释权重与参数规模（如 4B、8B）、量化（BF16、INT4）、上下文窗口、KV cache、MoE、RAG 及推理的 prefill 与 decode 两阶段等术语。文章结合本地运行硬件场景说明这些概念对 VRAM 占用、生成速度和精度的影响，如 decode 主要受内存带宽限制、KV cache 在长对话中可能比模型本身更占显存。
来源：Tom’s Hardware · tomshardware.com