70b的大语言模型要多少显存？

70B（700亿参数）的大语言模型在推理和训练时所需的显存取决于多个因素，包括参数精度、框架优化、是否使用内存卸载技术等。以下是详细分析：

1. 推理阶段显存需求

• 基础估算（无优化）：

  • FP32（单精度）：每个参数占4字节，理论显存需求为
    ( 70 times 10^9 times 4 text{ Bytes} ≈ 280 text{ GB} )。
  • FP16/BF16（半精度）：每个参数占2字节，显存需求降至约 140 GB。
  • INT8（8位量化）：每个参数占1字节，显存需求进一步降至 70 GB。

• 实际场景优化：

  • KV缓存：长序列推理需缓存注意力键值对（KV Cache），显存占用随序列长度增加。例如，2048长度的序列可能额外需要 20-40 GB 显存（取决于层数和头数）。
  • 内存高效框架：使用Flash Attention、PagedAttention（如vLLM）等技术可降低显存占用，可能减少20-30%需求。

结论：
纯推理时，FP16模型至少需140 GB显存，若启用量化（如GPTQ/INT8）可降至70 GB。实际部署中，需结合KV缓存和框架优化，显存需求通常在 80-160 GB 之间。

2. 训练阶段显存需求

训练显存远高于推理，主要因需存储梯度、优化器状态和中间激活值：

• 全参数训练（无优化）：

  • Adam优化器：每个参数需额外存储梯度（4字节）和优化器状态（8字节），显存需求为参数的12倍：
    ( 70 times 10^9 times 12 text{ Bytes} ≈ 840 text{ GB} )（FP32）。
  • FP16混合精度：梯度+优化器状态占用降至8字节/参数，仍需约 560 GB。

• 优化技术：

  • ZeRO-3（DeepSpeed）：通过分片优化器状态、梯度和参数，显存可分摊至多GPU。单卡显存需求可能降至 20-50 GB（依赖GPU数量和配置）。
  • 梯度检查点（Gradient Checkpointing）：用计算换显存，减少激活值存储，可节省50%显存。

结论：
训练70B模型需 数百GB至TB级显存，通常需多卡并行（如16-128张A100/H100）配合ZeRO-3或Megatron-LM等分布式框架。

3. 硬件建议

• 推理：单卡需 A100 80GB（INT8量化） 或 H100 80GB（FP16），更长序列需多卡并行。
• 训练：至少 16-64张A100/H100 结合DeepSpeed/Megatron-LM，或使用TPU v4 Pods。

关键影响因素

• 模型结构：注意力头数、FFN层维度等影响中间激活值大小。
• 批处理大小（Batch Size）：训练时显存随Batch Size线性增长。
• 框架效率：PyTorch/TensorFlow的显存管理优化差异显著。

如需具体配置方案，需结合任务类型（推理/训练）和硬件环境进一步分析。