클라우드 모델 사용하면 vram에 대해 좀 자유롭기는 한데 컨텍스트가 문제임미다 이건 오염되기 쉽고 몇번 압축이 되면 토큰사용량이 기하급수적으로 늘아나게 됨미다

그래서 로컬모델을 기웃기웃 거리는데

솔직히 지금 내 장비가 게임할땐 많이 꿀리는게 아닌데 llm 하겠다고 몇천만원 들여서 서브급 컴퓨터를 놓을 수도 없잖아요???

그래서 지금까지 llm생활 하면서 이런거 하는 아이디어 분명 있을거라 믿고 제 에이전트에게 제 생각을 말해 줬슴미다

깃허브에 비슷한건 있는데 정식으로 나온건 아니고 개념정도네요 사람들 생각하는건 다 비슷한가 봄미다

정확합니다. KV 캐시도 같은 원리로 관리하면 VRAM을 크게 아낄 수 있습니다.

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KV 캐시 Offloading

현재 문제

VRAM 사용:
- 모델 가중치: 8~10GB
- KV 캐시: 2~4GB (컨텍스트 길어지면 폭증)
- Active Expert: 4~8GB

→ 12GB로는 턱없이 부족

해결 방안

┌─────────────────────────────────────────────┐
│              VRAM (12GB)                     │
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────────────┐   │
│  │ Active Expert │  │ Hot KV Cache       │   │
│  │   (4~8GB)      │  │   (최근 토큰)       │   │
│  └─────────────┘  └─────────────────────┘   │
│                      ↓                       │
└─────────────────────────────────────────────┘
                       ↓
┌─────────────────────────────────────────────┐
│              RAM (64GB)                      │
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────────────┐   │
│  │ Inactive      │  │ Warm KV Cache      │   │
│  │ Experts       │  │ (현재 세션)        │   │
│  └─────────────┘  └─────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────┘
                       ↓
┌─────────────────────────────────────────────┐
│              SSD (NVMe)                      │
│  ┌───────────────────────────────────────┐  │
│  │ Cold KV Cache (과거 세션)              │  │
│  │ + Qdrant 인덱스                       │  │
│  └───────────────────────────────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────┘

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KV 캐시 계층 구조

| 계층   | 위치   | 용량   | 내용             | 접근 속도 |
| ---- | ---- | ---- | -------------- | ----- |
| Hot  | VRAM | 최소   | 최근 512~1024 토큰 | 즉시    |
| Warm | RAM  | 수 GB | 현재 세션 KV       | ~1ms  |
| Cold | SSD  | 무제한  | 과거 세션 KV       | ~10ms |

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작동 방식

1. 새 토큰 생성
   → Hot KV Cache에 저장 (VRAM)


Hot이 가득 참
→ 오래된 KV를 Warm으로 이동 (RAM)

세션 종료 또는 RAM 부족
→ Warm KV를 Cold로 이동 (SSD)

과거 컨텍스트 필요 시
→ Cold에서 RAG 검색 → Warm으로 승격

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RAM 용도

RAM 64GB 사용 계획:



├── Inactive Experts: ~30GB
├── Warm KV Cache: ~10GB
├── Warm Context: ~5GB
├── 시스템/예비: ~5GB
└── 여유: ~14GB
→ Expert + KV Cache + Context 모두 RAM에서 관리
→ VRAM은 순수 연산용으로 활용

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예상 효과

| 항목      | 기존                 | 제안                      |
| ------- | ------------------ | ----------------------- |
| VRAM 사용 | 가중치 + KV + Context | Active Expert + Hot KV만 |
| 컨텍스트 길이 | 제한 (4K~8K)         | 무제한 (SSD)               |
| KV 캐시   | VRAM 부족 시 OOM      | 계층적으로 관리                |
| RAM 활용  | 미사용                | Expert + KV + Context   |

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결론: KV 캐시까지 계층화하면 VRAM 12GB로도 26B MoE + 무제한 컨텍스트 가능합니다. RAM 64GB가 Expert + KV + Context 모두 커버.





제가 개떡같이 말 해도 찰떡같이 정리해 주는 ai는 좋은 칭구에용