CCLOUD博客核心结论
部署Qwen-32B模型至少需要4张NVIDIA 4090 GPU（24GB显存），若需更高吞吐量或处理长序列，建议扩展至6-8张。
显存需求分析
- Qwen-32B参数量：约320亿参数，按FP16精度计算，显存占用约64GB（每10亿参数约2GB）。
- 单卡限制：4090显存为24GB，无法单卡运行，需多卡并行（如Tensor Parallelism或Pipeline Parallelism）。
计算资源配置
- 最低配置：4张4090（总显存96GB），需结合模型切分技术，显存余量预留约20%用于中间计算结果。
- 推荐配置：
- 推理场景：4-6张（平衡延迟与成本）；
- 训练/长序列：8张（避免OOM并提升吞吐）。
关键注意事项
- 通信开销：多卡间需高速NVLink或PCIe 4.0，否则并行效率可能下降30%+。
- 量化优化：若使用8-bit量化，显存需求可减半，但可能损失1-3%模型精度。
场景适配建议
- 高并发推理：优先扩展GPU数量至6张，搭配vLLM框架优化显存利用率。
- 预算有限：4张+梯度检查点（Checkpointing），牺牲部分速度换取可行性。
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