B300的288GB显存如何支撑大模型长上下文推理

长上下文推理的瓶颈，很多时候不在算力，而在显存。KV cache随上下文长度线性增长，上下文翻倍缓存就翻倍；一旦超出显存容量，系统只能降batch、截断上下文或把缓存换出到主机内存，延迟立刻恶化。所以在长文档处理、代码库理解、多轮对话场景里，”卡够不够快”往往不是第一个问题，”装不装得下”才是。

B300单卡288GB HBM3e能装下什么，可以算具体些。以70B模型为例，FP16权重约140GB，单卡加载后不量化、不做切分，还剩约140GB，其中100GB以上留给KV cache。按常见GQA结构估算（80层、8个KV头、head_dim 128、FP16存储），每token约320KB KV cache，100GB对应约32万token单请求上下文。这是理论估算，实际要扣掉框架开销和显存碎片，但量级足够说明问题：单卡撑几十万token上下文可行，不必多卡张量并行。第二层价值在并发：显存越充裕，同时驻留的请求越多，batch开得更大，单位时间产出的token数上升，直接摊薄每token成本。第三层是带宽。8TB/s决定长上下文decode的速度上限：每生成一个token都要把权重和整段KV cache读一遍，若KV cache占100GB、权重占140GB，单token需搬运约240GB，按8TB/s粗略折算，理论下限在30毫秒量级，即每秒三十多个token。长上下文不是免费的，带宽才是那堵真正的墙。

由此得出一个判断：长上下文场景选卡，先看显存能不能把模型和KV cache一起装下，再看带宽能不能撑住decode的搬运量，最后才看算力峰值。B300的288GB和8TB/s在这条链路上匹配得比较均衡，既避免多卡切分的通信开销，也给并发留了余量。中海云算深耕AI算力领域，提供B300等高端GPU算力资源与灵活租用方案，支持按需与长租多种计费模式，团队可直接在真实长上下文负载上压测，确认并发与延迟后再定规模。