私有部署大模型需要多少显存？

最近，接触了不少AI的项目。

客户上来就问：部署个大模型需要多少算力。

"老板，上32B模型需要多少显存？"
"90GB够了吧？"
"不，您可能少算了30%！"

随着百亿级大模型成为行业标配，显存估算误差动辄导致数十万硬件成本偏差。

今天，以部署 QwQ-32B 模型，FB16 精度的显存需求作为例子。笔者尝试将算力评估这件事情通俗地说清楚。（阿里巴巴Qwen团队基于Qwen2.5架构开发的一款大型自回归语言模型）。

PS：在发文章的当天，Qwen3 发布了，大幅降低了性能要求，后续再出一篇相关的文章进行介绍。

显存核心组成

大模型显存占用主要由两大模块构成：静态参数显存与动态计算缓存。二者共同决定了硬件选型的基线标准。

1. 参数显存：模型的静态记忆体

计算公式：

参数量 X 参数精度字节数 = 参数显存 (GB)

以 QwQ-32B 为例：
参数量： 32B（32 × 10⁹ 320亿）
精度：FP16（2字节/参数）
根据公式计算所得：
32×10⁹×2 = 64×10⁹bytes ≈ 64 GB

计算陷阱：

以上是普通推理场景（AI聊天），假如是训练场景，需额外存储梯度，显存翻倍至128GB。

另外，1B=10⁹(国际单位)≠中文"亿"(10⁸)

PS：训练场景下一般都要开启梯度计算，主要用于优化模型参数以最小化预测误差，是训练场景的关键步骤。这种场景下显存至少要求翻倍。

2. KV缓存：动态推理的内存黑洞

推理过程要进行加速，少不了使用KV Cache，它是Transformer的标配功能。 以下的计算评估，基于典型Transformer模型估算。当模型处理长序列时，需要为每个token存储Key-Value向量。

计算公式：

层数×2×头数×头维度×上下文长度×元素字节数 = KV缓存显存（GB）

以QwQ-32B为例：

• • 层数（L）：40
• • 注意力头数（h）：64
• • 每个头的维度（d_head）：128
• • 上下文长度（S）：16,000 tokens （16k）
• • 每个元素字节数：FP16为2字节

根据公式计算所得：
40层 × 2 × 64头 × 128维 × 16,000token × 2字节 ≈ 19.54GB

值得一说的是 DeepSeek 首创的 MLA 技术，使得 KV Cache 降低了93%，有效地降低了训练和推理场景上对高性能GPU的要求。

不可忽视的隐藏成本

1. 中间激活值：计算过程的瞬时记忆

中间激活值，是神经网络前向传播过程中，各层计算产生的临时数据。它们就像烹饪过程中每个步骤的半成品，必须暂时保存才能进行后续操作。

• • 训练场景：激活值显存可达参数量的5-7倍（32x5 ~ 32x7 约需 160-224GB）
• • 推理场景：通过算子融合（如Flash Attention）可大幅降低激活值占用，但仍可能占用5 ~ 10GB显存

2. 框架开销：系统的“管理费"

PyTorch等框架需要10-20%额外显存处理内存管理，好比仓库里面需要留出过道空间，给人员/货物进出。

3. 安全冗余：系统稳定的最后防线

为保证稳定运行，建议至少预留 20% 缓冲空间。因此，在普通推理场景下，总体显存计算公式：

总显存=(参数显存+KV缓存)×1.2

(64+19.54)×1.2 ≈ 100GB

选择128GB显卡是比较稳妥的（最小的卡显存是 24G/张）。

硬件推荐配置

场景化选型指南

训练场景下的 KV 缓存需求较大，中间值激活显存可达参数量的5-7倍。（上面有计算过程）

硬件卡的显存参考：
A100 80GB：可满足单卡极限推理（需开启显存优化）
A100 40GB：需使用模型并行（2卡以上）
H100 80GB：推荐未来部署选择

当然，也可以选择国产的一些卡，例如沐曦曦云C系列、海光DCU，昇腾系列等。

总结

当再被问到："私有部署32B模型需要多少显存？"

您可自信的回应："满足基础推理需求大概在90GB，要求安全稳定需要128GB！"

如有疑问，可以在评论区参与讨论！

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