这个问题直击 LLM 落地的核心痛点，非常关键！LLM 应用架构的算力要求无固定标准，核心取决于模型规模、部署场景和业务量级，核心结论是：推理阶段以中高端 GPU 为主，训练阶段需大规模 GPU 集群，且算力需求随模型参数、并发量呈非线性增长。

一、核心影响因素

1. 模型参数与类型：7B/13B 等中小模型对单卡算力要求较低，34B/70B/175B 等大模型需多卡并行或高端 GPU（如 A100/H100）。
2. 部署模式：训练（尤其是全量预训练）算力需求是推理的 10 倍以上，微调（LoRA 等）算力仅为全量训练的 1/10-1/5。
3. 并发与请求特征：QPS 越高、上下文长度越长（如 4k/8k/32k），对算力（显存 + 算力芯片）的要求越高。

二、不同场景算力参考

1. 推理场景（最常见，如对话、问答应用）

• 中小规模应用（7B/13B 模型，QPS 10-100）：单卡 A10（24GB）或 A30（24GB）即可满足，支持 INT8 量化后部署。
• 中大规模应用（34B/70B 模型，QPS 100-500）：需 2-4 张 A100（40GB）或 1-2 张 H100（80GB），开启模型并行 / 张量并行。
• 大规模高并发（QPS 500+，32k 上下文）：8 张以上 H100 集群，搭配 NVLink/NVSwitch 提升通信效率。

2. 训练场景（微调 / 预训练）

• 轻量化微调（LoRA，7B/13B 模型）：单卡 A100 或 2-4 张 A10 即可，显存需≥24GB。
• 全量微调（34B/70B 模型）：8-16 张 A100 集群，显存≥40GB，需支持分布式训练框架（如 DeepSpeed）。
• 全量预训练（100B + 参数）：数百张 H100 集群，搭配高性能存储（如并行文件系统）和高速网络。

三、LLM 不同模型规模算力配置清单

1. 推理场景配置

模型规模	精度	显存需求	推荐 GPU 配置	并发支持	推理速度
7B	FP16	12-14GB	RTX 4090 (24GB) 单卡	32-64 请求	5-15 tokens/sec
	INT8	6-8GB	RTX 4080 (16GB) 单卡	64-128 请求	10-20 tokens/sec
	INT4/INT2	4-6GB	RTX 3060/4060Ti (8-16GB)	128 + 请求	20-50 tokens/sec
13B	FP16	24-26GB	RTX 4090 (24GB) 单卡(勉强支持，建议 A10 24GB)	16-32 请求	3-10 tokens/sec
	INT8	12-16GB	RTX 4090 单卡或 A10 (24GB)	32-64 请求	5-15 tokens/sec
	INT4	8-12GB	RTX 4080 单卡	64-96 请求	10-25 tokens/sec

最佳实践：

• 个人 / 小团队：7B-13B + INT8 量化 + RTX 4090，性价比最高
• 需高并发：13B + INT4 量化 + A10 (24GB)，支持更多并发
• 边缘设备：7B + INT2 量化，可在 16GB 内存笔记本运行

2. 训练 / 微调场景配置

微调方式	7B 模型	13B 模型
全参数微调	A100 (40GB) 单卡或2×RTX 4090	A100 (80GB) 单卡或2×A100(40GB)
LoRA 微调	RTX 4090 单卡	A10 (24GB) 单卡或RTX 4090 单卡
QLoRA-INT8	RTX 4080 单卡	L40 (48GB) 单卡或RTX 4090 单卡
QLoRA-INT4	RTX 3060Ti 单卡	RTX 4080 单卡

关键提示：

• 7B 全量训练需≥80GB 显存，13B 需≥120GB
• LoRA 可减少 95% 以上显存需求，是中小模型微调首选

四、30B-70B 模型：企业级应用核心

1. 推理场景配置

模型规模	精度	显存需求	推荐 GPU 配置	性能特点
34B	FP16	60-70GB	A100(80GB)×2 (NVLink)或 L40 (48GB)×2	支持 32-64 并发5-10 tokens/sec
	INT8	30-40GB	L40 (48GB) 单卡	支持 64-96 并发10-20 tokens/sec
	INT4	16-24GB	RTX 4090×2	支持 48-80 并发15-30 tokens/sec
70B	FP16	120-140GB	H100(80GB)×2或 A100 (80GB)×4 (NVLink)	支持 16-32 并发2-5 tokens/sec
	INT8	60-80GB	L40×2 或 A100 (80GB)×2	支持 32-64 并发5-10 tokens/sec
	INT4	32-48GB	L40 单卡或 RTX 4090×3	支持 48-80 并发8-15 tokens/sec

最佳实践：

• 中型企业服务：34B-70B + INT8 量化 + A100 (80GB)×2，平衡性能与成本
• 需极致性能：70B + INT4 量化 + H100 (80GB)，单卡支持 48GB 模型，吞吐量提升 47%
• 高并发场景：70B + tensor_parallel=4 + max_num_seqs=64，8 卡 A100 集群

2. 训练 / 微调场景配置

模型规模	微调方式	推荐配置
34B	全参数微调	H100 (80GB)×2 或A100(80GB)×4 + DeepSpeed
	LoRA/QLoRA	A100 (80GB) 单卡
70B	全参数微调	H100(80GB)×3-4 或A100(80GB)×8 + NVLink Switch
	LoRA 微调	H100 (80GB) 单卡或A100(80GB)×2
	QLoRA-INT8	H100 (80GB) 单卡
	QLoRA-INT4	A100 (80GB) 单卡或L40(48GB)×2

关键提示：

• 34B 全量训练需≥200GB 显存，70B 需≥500GB
• 34B + 模型微调优先考虑 LoRA + 量化，显著降低资源需求

五、100B + 模型：研究 / 超大规模应用

推理场景配置

模型规模	推荐配置	备注
110B	H100(80GB)×2-3或 A100 (80GB)×6	仅 INT4/INT2 量化后可用，支持 16-32 并发
175B+	H100(80GB)×4-8+ NVLink Switch	必须 INT4 量化，通常需模型并行 + 流水线并行

训练场景配置

• 100B + 全量训练：数百张 H100 集群 + 高速网络 (InfiniBand/RoCE)典型配置：GPT-3 (175B) 在 4608 卡集群训练，42% MFU，120 samples/sec
• 高效微调方案：
  • 100B 模型 + QLoRA-INT4 + H100 (80GB)×2-3
  • 支持在单集群完成，成本降低 90%+

六、选型决策树与性能优化

1. 选型决策树

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开始 → 模型规模?
   ├── 7B-13B → 推理: RTX 4090/4080 + 量化
   │          训练: RTX 4090/A10 + LoRA
   ├── 34B-70B → 推理: A100(80GB)×2-4 + INT8/4量化
   │          训练: A100(80GB)×4-8 或 H100×2-4
   └── 100B+ → 推理: H100×4-8 + INT4量化
              训练: H100集群(数十-数百张)

2. 性能优化核心策略

优化技术	效果	适用场景
量化	FP16→INT8: 显存 - 50%FP16→INT4: 显存 - 75%	所有场景，特别是显存紧张时
模型并行	支持更大模型提升吞吐量 30-50%	34B + 模型，多 GPU 环境
动态批处理	提升 GPU 利用率 2-5 倍	高并发推理服务
KV 缓存优化	减少 30-40% 内存占用	长上下文场景 (>4k tokens)
混合精度	平衡精度与速度	训练和高精度推理

七、实用部署建议

1. 7B-13B 部署：

   • 个人笔记本: 7B + INT4 量化，可在 16GB 内存运行，延迟 < 100ms
   • 小型 API 服务: 13B + INT8 + RTX 4090，支持 30-50 QPS，响应时间 < 2s

2. 34B-70B 部署：

   • 中型企业服务: 34B + INT8 + A100 (80GB)×2，支持 10-20 QPS，响应时间 < 3s
   • 大型应用: 70B + INT4 + H100 (80GB)×2，支持 20-40 QPS，响应时间 < 5s

3. 并发配置参考：

   • A100 (80GB): max_num_seqs=64-128，适合 34B-70B
   • RTX 4090: max_num_seqs=32-64，适合 7B-13B
   • 预留 10-15% 显存空间应对突发流量

算力优化核心方向

1. 模型层面：通过 INT4/INT8 量化、模型剪枝降低显存占用，算力需求可降低 30%-70%。
2. 部署层面：采用动态批处理、连续批处理提升 GPU 利用率，结合模型并行 / 流水线并行拆分大模型。
3. 硬件层面：优先选择高显存 GPU（如 H100 80GB），推理场景可选用推理专用芯片（如 TPU v4、寒武纪思元芯片）。
4. 初步实施可使用线上云服务器：如“智算云扉https://waas.aigate.cc/user/charge?channel=W6P9Y2F8H&coupon=3ROAWRGJRH等租赁平台，已经按照应用需求优化好使用环境，支持各类镜像服务，按量计费。

• 7B-13B: RTX 4090/4080 + 量化 = 最佳性价比，适合个人 / 小团队
• 34B: A100 (80GB)×2 + INT8 量化，平衡性能与成本，适合中型应用
• 70B: H100 (80GB)×2 + INT4 量化，性能最强，适合高端应用
• 训练: LoRA/QLoRA + 量化，大幅降低资源需求，中小模型首选

关键洞察: 模型规模每增加 10 倍，算力需求增加约 8-10 倍，但通过量化和优化，可将实际资源需求控制在 3-5 倍增长 。部署时务必根据实际场景选择合适规模，避免盲目追求大模型而造成资源浪费。