CDNK博客
一个 70B（700亿参数）的大语言模型 所需的显存大小，取决于以下几个因素：
🧠 1. 参数精度（Precision）
不同的精度格式对每个参数占用的字节数不同：
| 精度类型 | 每个参数占多少字节 | 备注 |
|---|---|---|
| FP32（单精度浮点数） | 4 字节 | 最高精度，通常训练使用 |
| FP16 / BF16（半精度） | 2 字节 | 推理和部分训练常用 |
| INT8（整型量化） | 1 字节 | 显存优化，损失少量性能 |
| INT4（4位量化） | 0.5 字节 | 更高效的推理，有损但节省显存 |
📦 2. 基本显存计算公式
对于仅存储 模型权重 的情况：
所需显存 = 参数数量 × 每个参数占用的字节数以 70B（70,000,000,000）参数 为例：
| 精度类型 | 计算方式 | 显存需求 |
|---|---|---|
| FP32 | 70e9 × 4 bytes = 280,000,000,000 bytes ≈ 280 GB | 非常大，几乎无法部署 |
| FP16 / BF16 | 70e9 × 2 bytes = 140,000,000,000 bytes ≈ 140 GB | 多卡并行才能运行 |
| INT8 | 70e9 × 1 byte = 70,000,000,000 bytes ≈ 70 GB | 可用多张消费级显卡 |
| INT4 | 70e9 × 0.5 byte = 35,000,000,000 bytes ≈ 35 GB | 目前主流推理方案 |
🚀 3. 实际部署时的额外开销
上面只是 模型权重 所需的显存。实际推理或训练中还需要考虑：
- 激活值（Activations）
- 中间缓存（KV Cache，尤其在生成长文本时）
- 批处理（Batch Size）
- 序列长度（Sequence Length）
例如，在进行推理时，如果生成较长的文本（如几千 token），KV Cache 会占用额外显存，可能需要再增加 几GB到几十GB 不等。
💻 4. 实际部署建议
| 方案 | 显存需求 | 示例硬件 |
|---|---|---|
| FP16 全精度推理 | ~140 GB | 多张 A100/H100（每张约 80GB）分布式 |
| INT8 量化推理 | ~70 GB | 多张消费级显卡（如 4×RTX 4090） |
| INT4 量化推理 | ~35 GB | 单卡或多卡部署（如 2×RTX 4090） |
当前流行的框架如
vLLM、Ollama、Llama.cpp支持 INT4 量化推理，可以实现 70B 模型在消费级 GPU 上运行。
✅ 总结：70B 模型大概需要多少显存？
| 使用场景 | 推荐显存 |
|---|---|
| 原始 FP16 权重加载 | 至少 140 GB |
| INT8 量化推理 | 约 70 GB |
| INT4 量化推理 | 约 35 GB |
| 实际推理（含 KV Cache） | 每卡至少 24~48 GB（INT4） |
如果你告诉我你使用的具体模型（比如 Llama3-70B、Qwen2-72B、Mixtral-8x7B 等），我可以给出更具体的部署建议。欢迎继续提问！