千问3大模型14B需要几张GPU卡？

结论先行：千问3大模型14B版本通常需要8-16张A100/H100 GPU卡进行训练，推理阶段可缩减至4-8张，具体取决于显存优化和并行策略。

1. 训练阶段需求

• 显存占用：14B参数模型全精度训练需约280GB显存（按20Bytes/参数估算），单张A100（80GB）无法满足，需张量并行+流水并行。
• 主流配置：
  • 8卡A100（80GB）：支持ZeRO-3优化或混合并行（如Megatron-LM）。
  • 16卡H100（80GB）：若追求更快训练速度或更高批次大小。

2. 推理阶段需求

• 量化技术：采用INT8量化后，显存需求降至约70GB，4卡A100即可部署。
• 低延迟场景：若需高吞吐，建议8卡以支持更大并发请求。

3. 关键影响因素

• 并行策略：模型并行（如TP=2）可减少单卡显存压力，但增加通信开销。
• 框架优化：使用vLLM或TGI等推理框架可提升GPU利用率，减少卡数。

总结：实际需求需结合训练/推理场景、硬件型号及优化技术综合评估，建议通过Profiling工具精准测算。