云服务器
在配备8张NVIDIA A800显卡（每卡80GB显存）的服务器上部署700亿参数（70B）的大模型时，支持的并发数取决于多个关键因素。以下是综合分析：
1. 显存占用估算
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模型参数存储：
70B参数的FP16模型约需 140GB显存（每个参数2字节）。通过张量并行（TP）和流水线并行（PP）将模型分片到8卡，每卡约需存储 17.5GB参数（140GB ÷ 8）。 -
推理激活显存：
实际推理时，每生成一个token还需额外显存存储中间激活（KV Cache等）。对于70B模型，每token的激活显存约为 0.5~2MB（取决于序列长度和模型结构）。例如：- 序列长度2048时，每请求可能需 1~4GB显存（按2MB/token估算）。
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总显存需求：
每个并发请求约需 参数显存（17.5GB） + 激活显存（1~4GB） ≈ 18.5~21.5GB/卡。80GB显存理论上可支持 3~4个并发/卡（剩余显存用于系统开销和波动）。
2. 计算资源限制
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A800的计算能力：
A800的INT8算力为 624 TOPS，FP16为 312 TFLOPS。70B模型生成每个token约需 140 FLOPs/参数，总计算量约为 9.8 PetaFLOPs/token（70B × 140）。- 单卡处理1token需时：9.8e15 ÷ (312e12 × 8卡) ≈ 4ms/token（理想情况）。
- 实际受内存带宽、通信延迟等影响，可能增至 10~20ms/token。
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吞吐量与并发：
若每个请求生成100个token，单卡处理一个请求需 1~2秒。假设4并发/卡，8卡总吞吐量约为 32 RPS（请求/秒），但需考虑批次优化（如动态批处理）提升效率。
3. 关键优化手段
- 动态批处理（Dynamic Batching）：
合并多个请求的输入，提高GPU利用率，可提升并发数20%~50%。 - 量化技术：
使用INT8量化可将显存和计算需求减半，显著增加并发（可能达 6~8并发/卡）。 - Flash Attention：
优化KV Cache显存占用，减少激活显存需求。 - 模型分片策略：
调整TP/PP比例（如TP=8, PP=1）可能比TP=4, PP=2更高效。
4. 实际并发估计
- 保守场景（无量化、默认分片）：
3~4并发/卡 × 8卡 = 24~32并发（短序列、低吞吐场景）。 - 优化场景（INT8量化+动态批处理）：
6~8并发/卡 × 8卡 = 48~64并发（长序列需适当降低）。
5. 其他限制因素
- PCIe/NVLink带宽：
若跨卡通信频繁（如PP策略），可能成为瓶颈。 - CPU/内存瓶颈：
预处理（tokenization）和后处理可能限制RPS。 - 框架开销：
vLLM、TGI等推理框架的效率差异可达20%~30%。
结论
在未量化+基础优化下，8卡A800可支持 20~40并发；
若启用INT8量化+动态批处理，可提升至 50~70并发。
建议通过实际压测（如使用vLLM或TGI）结合业务场景（序列长度、延迟要求）最终确定。