1. 模型参数量与数据类型

如Qwen-QWQ-32B，参数：模型本身有 320 亿参数。

• 数据类型：

  如果以 FP16/BF16（半精度）运行，每个参数占 2 字节，显存需求约为：

  32B × 2 bytes = 64 GB

  如果以 INT8（8位量化）运行，显存需求减半：

  32B × 1 byte = 32 GB

  更低精度（如 INT4）可进一步降至 ~16 GB，但可能显著影响模型效果。

2. 额外显存开销

实际运行时还需考虑：

• 中间激活值：训练时显存占用可能达到参数的 3~4 倍（训练 32B 模型可能需要 200GB+ 显存，通常需分布式并行）。
• 推理时的上下文长度：长文本输入（如 2048 tokens）会增加显存占用，可能额外需要 10~20% 显存。

3. 实际需求总结

• 推理（Inference）：
  • FP16/BF16：至少 80GB 显存（如单卡 A100/A800 或 H100）。
  • INT8 量化：需 40GB+ 显存（如双卡 3090/4090 并行）。
  • INT4 量化：可能降至 24GB 显存（如单卡 3090）。
• 训练（Training）：需 多卡分布式（如 8×A100 80GB + 3D 并行技术）。

4. 优化建议

• 使用 量化技术（GPTQ、AWQ 等）降低显存。
• 启用 Flash Attention 减少中间缓存。
• 对于消费级显卡（如 24GB 显存），需尝试 4-bit 量化 + 模型切分。

示例配置

• 可行方案：
  • 2×A100 40GB（NVLink 连接）运行 FP16 推理。
  • 单卡 A100 80GB 运行 FP16 完整推理。