千问3 14b模型需要多少显存？

结论：
千问3 14B模型在FP16精度下推理时，显存需求约为 28GB；若启用int8量化，显存可降至 14GB 左右。实际部署需额外预留显存用于计算中间状态，建议使用 32GB以上显存的GPU（如A100/A800）。

详细分析

1. 模型参数与显存关系

   • 14B参数：模型参数量为140亿（14×10^9）。
   • FP16精度：每个参数占2字节，理论显存需求为 14B×2B = 28GB。
   • int8量化：每个参数占1字节，显存需求减半至 14GB。

2. 额外显存开销

   • 计算中间状态：推理时需存储激活值、梯度（训练时）等，显存占用可能增加 20%~50%。
     • 例如：FP16下28GB + 50% ≈ 42GB（训练场景）。
   • KV Cache：长序列生成时会缓存键值对，进一步增加显存消耗。

3. 实际部署建议

   • 推理场景：
     • FP16：至少 32GB显存（如A100 40GB）。
     • int8：16GB显存可满足基本需求（如RTX 4090 24GB）。
   • 训练场景：需 80GB以上显存（如A100 80GB），或使用模型并行/梯度累积。

4. 优化方案

   • 量化技术：int8/int4量化显著降低显存，但可能损失精度。
   • 模型切分：通过Tensor/Pipeline并行将模型分布到多卡。
   • 卸载技术：将部分数据临时卸载到CPU内存（牺牲速度）。

核心总结

• 关键数字：FP16需28GB，int8需14GB，实际部署建议32GB+显存。
• 优化优先级：量化 > 模型并行 > 硬件升级。