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“千问32B”通常指的是通义千问系列中参数量约为320亿（32 billion）的大语言模型，即 Qwen-32B。
对于这类大模型，显存需求取决于使用场景（如推理或训练）、精度（如FP32、FP16、INT8、INT4）以及是否使用模型并行等技术。
以下是不同情况下的大致显存需求估算：
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全精度推理（FP32）：
- 每个参数占用 4 字节
- 32B 参数 ≈ 32 × 10^9 参数
- 显存 ≈ 32 × 4 = 128 GB
- 实际还需额外空间用于中间激活、缓存等，可能需要 140+ GB
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半精度推理（FP16/BF16）：
- 每个参数占用 2 字节
- 显存 ≈ 32 × 2 = 64 GB
- 加上激活和缓存，通常需要 70~80 GB
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量化推理（INT8）：
- 每个参数约 1 字节
- 显存 ≈ 32 GB
- 实际使用约 35~40 GB
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低比特量化（如 INT4）：
- 每个参数约 0.5 字节
- 显存 ≈ 16 GB
- 实际使用约 18~24 GB（取决于实现和缓存开销）
✅ 结论：
- 使用 FP16 精度进行推理，Qwen-32B 大致需要 70~80 GB 显存。
- 使用 INT4 量化后，可将显存需求降至 20 GB 左右，可在多张消费级显卡（如 2×RTX 4090，48GB）上运行。
📌 注意：目前单张消费级显卡（如 RTX 3090/4090，24GB）无法独立运行 FP16 的 Qwen-32B，需使用模型并行或多卡推理（如 Tensor Parallelism）。
如果你是在本地部署，推荐使用 vLLM、HuggingFace Transformers + accelerate、或 llama.cpp 类似的推理框架，并结合量化技术（如 GPTQ、AWQ、GGUF）来降低显存占用。
| 总结： | 精度 | 显存需求（估算） |
|---|---|---|
| FP32 | 128+ GB | |
| FP16 | 64~80 GB | |
| INT8 | 35~40 GB | |
| INT4 | 18~24 GB |
👉 推荐在 多卡 A100（如 2×A100 80GB）或 H100 集群 上运行 FP16 版本；若使用消费级显卡，建议使用 INT4 量化 + 多卡切分。