70b的大语言模型要多少显存？

结论： 70B（700亿参数）的大语言模型在FP16精度下训练时，显存需求约为140GB以上；若采用更高效的量化技术（如INT8），显存可降至70GB左右，但具体需求还取决于模型结构、优化技术和框架开销。

显存需求的核心因素

1. 参数量与精度

   • 模型显存占用主要由参数和中间计算缓存（如梯度、优化器状态）决定。
   • FP16（半精度）下，每个参数占2字节，70B参数需 70B × 2B = 140GB 基础显存。
   • INT8（8位量化）可压缩至 70B × 1B = 70GB，但可能损失模型性能。

2. 训练与推理的差异

   • 训练：需额外存储梯度（与参数同尺寸）和优化器状态（如Adam需2倍参数空间），FP16训练总需求可能达 420GB以上（参数+梯度+优化器）。
   • 推理：仅需加载参数和少量缓存，FP16下140GB即可运行，但需考虑序列长度对KV缓存的占用。

3. 框架与优化技术的影响

   • 模型并行：通过切分参数到多卡（如Tensor Parallelism），可分摊显存压力，但通信开销增加。
   • 混合精度训练：结合FP16/FP32，减少显存占用同时保持数值稳定性。
   • 内存优化技术：如梯度检查点（牺牲速度换显存）、参数卸载（Parameter Offloading）等，可进一步降低需求。

实际场景的显存估算

• 全参数训练（FP16）：

  参数：140GB  
  梯度：140GB  
  优化器（Adam）：280GB  
  总计 ≈ 560GB（需多卡并行）  

• 推理（INT8量化）：

  参数：70GB  
  KV缓存（假设序列长度2048）：约10-20GB  
  总计 ≈ 80-90GB（需高端单卡如A100 80GB或H100）  

关键结论

1. 70B模型需显存远超单卡容量，必须依赖多卡并行或量化技术。
2. 推理场景下，INT8量化是显存优化的关键，可将需求压缩至单卡可承受范围（如NVIDIA H100）。
3. 训练成本极高，通常需分布式框架（如Megatron-DeepSpeed）结合显存优化技术。

建议：若资源有限，优先考虑模型量化或使用云服务（如AWS/Azure提供的多卡实例）。