​​DeepSeek主要消耗显存而非运存的核心原因在于其大模型推理机制依赖GPU显存存储KV Cache和模型参数，而运存仅用于基础数据加载和框架运行。​​ 显存的高带宽和并行计算能力更适合处理大模型的矩阵运算，而运存因延迟高、吞吐量低，仅承担辅助角色。

1. ​​KV Cache机制是显存消耗的主因​​
   DeepSeek等大模型通过缓存注意力机制中的Key（K）和Value（V）矩阵（即KV Cache）来加速推理。每生成一个Token，需存储历史对话的K/V向量，显存占用公式为：
   $KVCache显存=2\times 层数\times 注意力头数\times 头维度\times 序列长度\times 批大小\times 数据类型字节数$
   例如70B模型处理2048长度序列时，KV Cache可能占用3-4GB显存，且随对话延长线性增长。

2. ​​模型参数必须全部加载至显存​​
   大模型的参数量庞大（如70B模型FP16精度需140GB显存），量化后仍需数十GB。GPU显存直接存储参数可避免CPU-GPU频繁数据传输的瓶颈，而运存仅负责初始加载时的临时缓冲。

3. ​​动态计算需求显存优先​​
   反向传播和梯度计算需实时存取中间激活值，显存的纳秒级延迟更适合高频计算。运存因物理限制无法满足大模型每秒万亿次浮点运算的实时数据交换需求。

4. ​​显存优化技术进一步降低运存依赖​​
   通过量化（如4-bit压缩）、张量切片重计算和动态精度调节，DeepSeek将显存需求降低60%以上，但运存仅需维持基础框架运行（通常<5GB），资源分配差异更显著。

​​总结​​：显存的高效并行性与大模型计算特性深度耦合，而运存角色被限制为辅助数据通道。未来随着模型规模扩大，显存优化仍是技术突破重点。