【AI大模型】显存复用：多任务共享模型显存的方法
多个任务共用同一个模型时，若每个任务各占一份显存，显存随任务数线性膨胀，很快耗尽。显存复用的核心是让同一模型的权重只加载一份，KV Cache 按任务动态划分与回收，把显存占用从任务数解耦出来。本文给出完整方法：先讲显存竞争的成因，再给显存池划分、复用策略与生命周期管理，最后用可运行代码落地。全文控制在5000字以内。
显存竞争成因
多任务共享模型时，显存竞争来自三处。一是权重重复加载，每个任务若各自加载一份模型权重，权重显存随任务数成倍增长，这是最大的浪费。二是 KV Cache 无管理，各任务预分配的缓存不释放、不复用，碎片化加剧占用。三是生命周期不清晰，请求完成后缓存未及时归还，显存长期被无效数据占据。
竞争的根源是缺乏统一的显存分配与回收机制。解法是把显存当作一个共享池管理，权重只载一份，KV Cache 按块池化，任务到达申请、完成归还。目标是让显存占用主要由并发请求数决定，而非任务数量。
显存池划分
共享显存按用途分为三区。权重区存放模型权重，只加载一份，所有任务共享，这是显存复用收益最大的一处。KV 区为并发请求服务，按任务或请求划分缓存块，动态分配与回收。余量区预留运行余量，应对批处理波动与临时分配。三区比例按负载设定，权重区优先保障，KV 区决定并发上限。
划分的关键是 KV 区不能挤占权重区，否则模型放不下；权重区也不能过大，否则无缓存可分配给请求。生产上以 gpu-memory-utilization 统一约束，权重区与 KV 区在预算内动态平衡。
复用策略
显存复用围绕三个手段展开，共同把显存占用压到最低。
