KVCache处理方法（Multi-head、Grouped-query、Multi-query）
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等）和专家模型中激活的部分。1）稠密部分：假设GPT-5模型参数量为2万亿，则稠密部分参数量为0.2万亿，FP16下单参数占2bit空间，对应0.40TB显存需求；2）激活专家部分：专家模型参数量为1.8万亿，假设单次激活专家参数量占比为3%，则单次激活参数量为0.054万亿，对应0.10TB显存需求。综上，运行单个模型推理需要0.4+0.10=0.50TB显存。假设单个模型副本每秒可以输出1000个token，而GPT-5的用户需求为6067万token/s，则需求副本数量为60758个，对应HBM总需求为60758*0.50TB=29.4PB。
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