8卡A800(每卡80GB显存)上部署70B参数的模型时,支持的并发数？

结论：在8卡A800（每卡80GB显存）上部署70B参数的模型时，理论支持的并发数取决于显存占用、计算效率和框架优化，通常为1-4个并发请求，具体需通过实际测试调整。

关键因素分析

1. 显存占用

   • 模型参数存储：70B参数的FP16模型需约140GB显存（2字节/参数），8卡A800总显存为640GB，理论可容纳完整模型。
   • KV缓存：每个并发请求需额外显存存储注意力机制的Key-Value缓存，长度越长占用越高。例如：
     • 序列长度2048时，单请求KV缓存约占用5-10GB（依赖头数和维度）。
     • 总显存需求 = 模型参数 + 并发数 × KV缓存 + 框架开销。

2. 计算效率

   • 张量并行：70B模型通常需8卡并行计算（如Megatron-LM的TP=8），单次推理即占用全部显卡，限制并发数。
   • 动态批处理：若框架支持（如vLLM），可通过连续处理请求提升吞吐，但实际并发受延迟容忍度影响。

3. 框架优化

   • 显存共享技术：如PagedAttention（vLLM）可减少碎片化，提升显存利用率，支持更高并发。
   • 量化：若模型可量化至INT8（显存减半），并发数可能X_X倍，但需权衡精度损失。

估算与建议

• 保守场景（无优化、长序列）：

  • 单请求显存 ≈ 140GB（模型） + 10GB（KV） ≈ 150GB
  • 理论并发数 = 640GB / 150GB ≈ 4个（需预留系统显存）。

• 优化场景（动态批处理+显存共享）：

  • 显存利用率提升30%-50%，并发可达4-6个，但需实测延迟。

• 关键建议：

  • 优先测试实际负载：使用推理框架（如TGI、vLLM）模拟请求，监控显存和计算瓶颈。
  • 调整序列长度：缩短序列可显著减少KV缓存，提升并发（例如从2K降至1K可能X_X倍并发）。

结论重申

在未充分优化时，8卡A800部署70B模型的并发数通常为1-4个；通过框架优化和量化，可提升至4-6个，但需以实测为准。显存和计算并行是核心限制因素。