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Qwen3-14B（14B参数规模）在推理和训练时所需的显存取决于多个因素，包括精度格式（如FP16、INT8、INT4）、上下文长度以及是否使用优化技术（如FlashAttention、KV Cache等）。以下是不同场景下的显存估算：
1. 纯推理（无优化）
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FP16/BF16：每个参数约2字节
14B × 2字节 = 28GB
实际需要 30GB以上（需预留缓存和中间激活值）。 -
INT8：每个参数1字节
14B × 1字节 = 14GB
实际需要 16~18GB（含额外开销）。 -
INT4/GPTQ：每个参数0.5字节
14B × 0.5字节 = 7GB
实际需要 10~12GB（适合消费级显卡如RTX 3090/4090）。
2. 训练场景
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全参数训练（FP16）：
显存 ≈ 模型参数 × 4（梯度+优化器状态）
14B × 8字节 ≈ 112GB
需 多张A100/H100（80GB） 通过数据并行或张量并行。 -
LoRA微调：
显存需求大幅降低（仅优化部分参数），约 20~40GB（取决于配置）。
3. 上下文长度影响
- 长上下文（如32k tokens）会显著增加KV Cache显存：
2 × 14B × 序列长度 × 层数 × 精度
例如FP16下可能需要额外 10~20GB（需具体计算）。
4. 硬件建议
- 推理：
- INT4：RTX 3090（24GB）、RTX 4090（24GB）
- FP16：A100 40GB/80GB、H100 80GB
- 训练：
- 全参数：多卡A100/H100 + NVLink
- 微调：单卡A40（48GB）或A100（40GB/80GB）。
优化技术
- FlashAttention：减少显存占用（适用于长序列）。
- KV Cache量化：降低推理时的缓存需求。
- 模型并行：拆分模型到多卡（如Tensor Parallelism）。
总结
- 最低推理（INT4）：10~12GB
- 流畅推理（FP16）：30GB+
- 全参数训练：需多卡高显存（如8×A100 80GB）。
建议根据具体场景（如batch size、序列长度）进一步测试调整。