70b的大语言模型要多少显存？

核心结论：运行70B参数的大语言模型至少需要140GB以上显存，实际部署需结合量化技术和硬件优化。

显存需求基础计算

• 理论下限：70B参数模型若以FP16精度（每参数2字节）存储，需 140GB显存（70B×2）。
• 实际需求：需额外显存存储优化器状态、中间激活值等，全精度训练显存通常超过 280GB。

关键影响因素

1. 量化技术：
   • FP8/INT8量化可将显存降至 70GB~105GB（1~1.5字节/参数）。
   • 4-bit量化（如QLoRA）进一步压缩至 35GB左右，但可能损失性能。
2. 计算框架优化：
   • 张量并行、梯度检查点等技术可降低单卡显存需求，但需多卡协同。

硬件适配建议

• 训练场景：需多卡（如8×80GB A100或H100）配合3D并行策略。
• 推理场景：4-bit量化后单卡（如A100 80GB）可运行，但延迟可能较高。

重点提示：显存需求因框架、批次大小而异，需实测调整。