CCLOUD博客核心结论
Qwen-32B大模型的部署需高性能GPU集群支持，建议使用至少8×A100-80GB或同等算力设备，并配备充足的内存与高速存储。
硬件需求详解
1. GPU配置
- 最低要求：4×A100-80GB（需开启量化技术如FP16/INT8）。
- 推荐配置：8×A100-80GB或H100，以支持全参数推理及微调任务。
- 关键数据：单卡推理需80GB显存，多卡并行时需NVLink/NVSwitch保证通信效率。
2. 内存与存储
- 系统内存：≥512GB DDR4，用于处理中间计算结果。
- 存储：≥1TB NVMe SSD（建议RAID 0X_X数据加载），模型权重文件约60GB（FP16格式）。
3. 网络与架构
- 节点互联：需100Gbps RDMA（如InfiniBand）降低多卡通信延迟。
- PCIe带宽：建议PCIe 4.0×16以避免GPU数据传输瓶颈。
补充说明
- 量化部署：使用GPTQ或AWQ技术可将显存需求降低至40GB/卡，但可能损失部分精度。
- 云服务适配：AWS（p4d实例）、阿里云（GN7系列）等均提供兼容方案。
注：实际需求需根据推理批次大小、吞吐量等场景调整。