千问3 14b模型需要多少显存？

核心结论

千问3 14B模型在FP16精度下需约28GB显存，实际部署需预留额外显存（如KV缓存），建议使用40GB及以上显存的GPU（如A100/A800）。

显存需求计算

1. 参数量与显存基础占用：

   • 14B（140亿）参数模型，FP16精度下每参数占2字节，理论显存需求为：14B × 2 = 28GB。

2. 额外显存开销：

   • KV缓存：推理时需存储历史键值对，序列长度2048时约占用2-5GB（取决于batch size）。
   • 框架开销：PyTorch等框架会占用1-2GB额外显存。

部署建议

• 最低配置：32GB显存（如V100 32GB）可勉强运行，但可能限制序列长度或batch size。
• 推荐配置：40GB/80GB显存（A100/A800）以保证流畅推理，支持更长上下文或多任务并发。

影响因素

• 量化技术：使用INT8量化可降至14GB显存，但可能损失精度。
• 模型并行：多卡部署可拆分显存压力（如2×24GB显卡）。

注意事项

• 实际占用可能更高：框架优化、输入数据等均会影响显存使用，建议实测验证。