核心结论

即使模型以 int4 加载，在推理过程中临时反量化为 float16 进行计算，显存仍然够用，是因为：

1. 反量化是“按需、分块、临时”的，不是一次性把整个模型转成 float16；
2. 只有当前参与计算的权重/激活值被反量化，用完即释放；
3. 现代推理框架（如 GGUF + llama.cpp / vLLM / Transformers + bitsandbytes）做了极致显存优化；
4. int4 模型本身占用极小显存，留出了足够空间给临时 float16 缓冲区。

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详细解释

1. int4 量化大幅降低模型存储开销

• 一个 7B 参数的模型：
  • float16：7B × 2 bytes ≈ 14 GB
  • int4：7B × 0.5 bytes ≈ 3.5 GB
• 所以加载 int4 模型后，显存只占 ~3.5GB，剩下大量空间可用。

2. 反量化 ≠ 全模型转 float16

关键误区：不是把整个 int4 模型一次性反量化成 float16 存在显存里！

实际过程（以矩阵乘法为例）：

输入 (float16) 
   ↓
权重 (int4, 压缩存储)
   ↓
【仅对当前需要计算的权重块】→ 反量化为 float16（临时张量）
   ↓
执行 matmul(input, weight_float16)
   ↓
释放临时 float16 权重
   ↓
输出 (float16)

• 这个 临时 float16 权重块很小（比如一次只反量化一个 layer 的 QKV 投影矩阵）
• 计算完立刻释放，不会累积

3. 激活值（Activations）仍是主要显存消耗者

在推理中，显存大头往往是：

• 中间激活值（activations）：batch_size 越大，激活值越多
• KV Cache（用于自回归生成）：生成长文本时会累积

而 权重（weights） 即使临时反量化，也只占一小部分。

举例：7B 模型生成 512 token，batch=1

• int4 权重：~3.5 GB
• KV Cache：~2–3 GB
• 临时反量化缓冲区：可能 < 0.5 GB（分块处理）
• 总计 < 8 GB → 在 8GB 显卡上可运行

4. 推理引擎的优化技术

主流框架采用多种技术减少反量化开销：

技术	说明
分块计算（Tiling）	每次只反量化一小块权重
内核融合（Kernel Fusion）	反量化 + 矩阵乘在一个 CUDA kernel 中完成，避免中间张量驻留
就地反量化（In-place dequant）	直接输出到计算缓冲区，不额外分配内存
使用 int4 GEMM 内核（如 cuBLASLt）	某些硬件支持直接 int4 计算，无需反量化（但 Ollama 默认仍用反量化）

Ollama 底层基于 llama.cpp，它使用 GGUF 格式 + 分块反量化，显存效率极高。

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类比理解

想象你有一本压缩的电子书（int4 模型）：

• 平时它只占 10MB 硬盘空间；
• 当你想阅读第 5 章时，只解压第 5 章到内存（临时 float16）；
• 读完就释放，不会把整本书都解压；
• 所以内存（显存）始终够用。

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那为什么训练不能用 int4？

因为训练需要：

• 全程保留梯度（float16/float32）
• 频繁更新权重
• 无法分块释放

所以训练必须用 float，而推理可以“用时再解压”。

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总结

问题	答案
int4 模型反量化成 float16 会不会爆显存？	不会，因为反量化是临时、分块、按需的
显存主要被什么占用？	激活值、KV Cache、临时计算缓冲区，不是全量权重
为什么 int4 能在小显存跑大模型？	存储省 75%，计算时只临时展开小块
Ollama / llama.cpp 如何做到的？	GGUF + 高效分块反量化 + 内核优化

所以你观察到的现象完全正常：int4 加载 → 推理时局部反量化 → 显存依然满足。

如果你用的是 8GB 显卡跑 qwen3:8b-int4，这正是量化 + 优化推理引擎带来的红利！