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概述

过去两年，大模型从云端走向本地，从实验室走向个人电脑，“显卡显存够不够”成了无数开发者的首要问题。很多人买卡前都会问两个问题：“这个模型多少 B？这张卡能不能跑？”以及“要几张卡、多少显存才能撑得住推理或微调？”

本文面向开发者、研究者与技术爱好者，系统梳理大模型显存到底花在了哪里，并给出一套从原理到实践可落地的显存估算与选型方法论，帮助你在购卡或选云服务器时做到心中有数。

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一、显存为什么成了第一门槛

过去做传统 CV/NLP 小模型时，计算能力常是瓶颈，而在大模型时代，显存几乎成了「能不能跑」的硬门槛。算力只决定“跑得快不快”，显存先决定“能不能跑得起来”。

从实践看，有三个明显趋势：

• 模型参数规模快速膨胀：从 1B、7B、13B 到 70B、100B，参数翻一倍，理论参数显存也线性翻倍。
• 使用场景从离线实验走向在线服务：长上下文、多并发、多 Agent 等模式，让显存不再只是“参数大小”的问题。
• 本地部署与轻量微调普及：更多开发者在消费级 8–24GB 显卡上尝试大模型推理与微调，对显存估算的精度要求更高。

因此，要想科学规划硬件预算，首先要搞清楚：显存到底都被谁吃掉了？

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二、显存都花在了哪里？

大模型在 GPU 上运行时，显存主要有四大构成：模型参数、优化器/梯度（训练时）、中间激活与临时缓冲、KV Cache 与框架开销。

1. 模型参数占用：参数量 × 精度

模型参数是最直观的一部分，也是很多人唯一想到的一部分。对于一个有 (N) 个参数的模型，不同精度下理论参数显存约为：

• FP32：4 字节/参数
• FP16/BF16：2 字节/参数
• INT8：1 字节/参数
• INT4：0.5 字节/参数

简单换算示例（仅参数本身）：

• 7B 模型（70 亿参数）在 FP16 下：
  • 参数显存 ≈ (7 \times 10^9 \times 2) 字节 ≈ 14 GB。
• 同一个 7B 模型在 INT4 下：
  • 参数显存 ≈ (7 \times 10^9 \times 0.5) 字节 ≈ 3.5 GB。

很多“显存计算”只停留在这一步，但实际工程中显存远不止这些。

2. 中间激活与计算缓冲：推理/训练都绕不开

模型前向推理时，每一层都会产生中间激活与临时缓冲，用于后续计算或反向传播。对推理来说，这部分通常与 batch size、序列长度、网络结构有关；对训练来说，还要额外保留用于反向传播的中间结果。

常见经验是：

• 推理阶段，激活与临时缓冲大约会额外吃掉参数显存的 10–30%，复杂结构或长序列可能更多。
• 训练阶段，激活 + 梯度 + 优化器状态合计可能达到参数显存的 3–8 倍，这也是为什么训练显存远大于推理。

3. KV Cache 与上下文长度：推理的隐形杀手

自回归大语言模型在推理时会维护 Key/Value Cache，用于在生成过程中复用已计算过的注意力键值向量，这部分显存与「上下文长度 × 注意力头维度 × 层数」强相关。

重要影响因素包括：

• 上下文长度（context length）：从 2K 到 8K、32K、128K，长度翻倍，KV Cache 大致线性翻倍。
• Batch size 与并发数：同时处理多条序列或多用户，会让 KV Cache 近似按并发数线性增长。

在很多长上下文场景下，KV Cache 对显存的消耗甚至可以与参数本身相当甚至超过，是推理 OOM 的主要来源之一。

4. 框架与运行时开销

不同推理框架（如 Transformers、vLLM、llama.cpp、Ollama 等）对显存的利用效率不同，会存在 20–30% 的差异。此外，还包括：

• 张量布局、缓存策略等引入的额外空间。
• 模型加载后保留的元数据、权重副本（如多精度共存）。

这也是为什么在实测中，你经常会看到“理论算出来 14GB，实际要 18GB 才稳”的情况。

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三、推理、微调、训练：显存需求完全不是一个量级

从显存角度看，大模型的使用场景大致分为三档：推理、轻量微调（LoRA/QLoRA）、全参数训练。

1. 推理：大部分个人和小团队的主战场

推理是最常见的场景，也是显存需求最低的场景。在推理阶段，显存主要由参数 + 激活缓冲 + KV Cache 组成，可以用一个经验公式来估算：

推理所需显存 ≈ 参数显存 × 1.3

例如：

• 7B 模型，FP16（参数约 14GB）：
  • 推理显存 ≈ 14GB × 1.3 ≈ 18GB。
• 同样 7B，INT4（参数约 3.5GB）：
  • 推理显存 ≈ 3.5GB × 1.5（较长 context）≈ 5GB 左右。

在实际部署中，如果使用 4K 左右上下文、适中并发，12GB 显卡勉强可跑部分 7B 模型（需量化与高效框架），而 16–24GB 显存会明显更从容。

2. LoRA/QLoRA 等轻量微调：约是推理的 2–3 倍

LoRA/QLoRA 等方法通过冻结大部分基础权重，只对少量适配层进行训练，极大减少了需要更新的参数，从而显著降低显存需求。但相比纯推理，还是要为梯度与部分激活保留更多空间。

经验上：

• 轻量微调显存 ≈ 推理显存的 2–3 倍（与实现、batch、sequence length 有关）。
• 对 7B 模型来说，在 INT4 + QLoRA 组合下，在 24GB 显卡上做微调已经是较为常见的实践场景。

3. 全参数训练：显存需求呈数量级跃迁

全参数训练需要为全部参数维护梯度与优化器状态，并保留大量中间激活用于反向传播。常见 Adam 优化器下，参数 + 梯度 + 两个一阶/二阶矩估计，单是优化器状态就可以达到参数量的 3–4 倍显存。

综合来看：

• 全参数训练显存 ≈ 推理显存的 6–10 倍，甚至更高，取决于优化器与激活检查点等技巧是否启用。
• 100B 级别模型的全参数训练通常需要多张 80GB 级别 GPU，通过张量并行、流水线并行等手段才能完成。

这也是为什么对大多数个人开发者与小团队来说，不建议在消费级显卡上尝试真正的全参数训练，而是倾向于使用 LoRA/QLoRA 或云端训练服务。

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四、从 1B 到 70B：显存需求与可玩程度一览

为了更直观地理解显存需求，下面给出一个基于实务经验与公开资料的简化参考表，主要面向单卡、适中上下文（≈4K）、中低并发情境下的大致显存建议。

注意：以下为经验范围，仅供选型决策时“量级参考”，实际数字会受具体模型结构、框架与量化实现影响。

大模型规模与显存参考表

模型规模	精度/用途	建议显存区间	典型用途与备注
1B–3B	INT4 推理	4–6GB	低端消费卡可玩，本地聊天 Demo、边缘测试
7B	INT4 推理	6–8GB	勉强可在 8GB 显卡运行，需高效框架
7B	FP16 推理	16–20GB	16GB 可用但紧张，24GB 非常舒适
7B	QLoRA 微调	20–24GB	24GB 卡的常见实践配置
13B	INT4 推理	10–12GB	12GB 卡可以尝试，需牺牲上下文或并发
13B	FP16 推理	28–32GB	24GB 常吃紧，32GB 更稳
13B	轻量微调	32–48GB	工作站或云端实例，面向领域调优
30–34B	INT4 推理	18–24GB	高端消费卡可跑，但上下文和并发有限
30–34B	FP16 推理	60GB+	需 80GB 或多卡，面向服务器场景
70B	INT4 推理	30–40GB	通常需 48GB 以上专业卡或多卡
70B	FP16 推理	120GB+	基本必然多卡并行或昂贵云实例

可以看到，7B 级别是目前个人玩家与小团队最常用的平衡点：

• 在 INT4 下，8–12GB 即可跑起来。
• 在 FP16 下，16–24GB 体验良好，还可以适度尝试轻量微调。

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五、如何为自己的场景选显卡或云服务器？

理解原理与量级之后，还需要一套可执行的选型流程来指导实际决策。可以将决策拆成三个问题：你要跑什么模型、做什么任务、用什么上下文/并发。

1. 第一步：确定模型与任务类型

先回答三个最重要的问题：

• 模型规模：你打算跑 3B、7B、13B、34B 还是 70B？
• 任务类型：是纯推理、LoRA/QLoRA 微调，还是全参数训练？
• 延迟与质量要求：是本地自己玩、团队 Demo，还是要上线面向用户的服务？

大多数个人开发者与小团队的典型组合是：

• 7B/13B 模型 + 推理 / 轻量微调 + 中等上下文（2K–8K）。

2. 第二步：估算基础显存

以模型参数和精度为起点，估算参数显存后乘以适当经验系数：

• 推理：显存 ≈ 参数显存 × 1.3（默认上下文、适中并发）。
• 轻量微调：显存 ≈ 推理显存 × 2–3。
• 全参数训练：显存 ≈ 推理显存 × 6–10。

这一步的目的是给出一个大致量级，判断是 8GB 级、16GB 级、24GB 级还是 48GB 级以上。

3. 第三步：考虑上下文长度与并发

接下来需要根据场景校正显存需求：

• 长上下文：
  • 如果需要 32K 或以上上下文，KV Cache 消耗会明显上升，建议显存再乘以约 1.5 的系数。
• 并发与多 Agent：
  • 如果同时服务多用户或使用多智能体（多个会话并行），同一进程内的 KV Cache 与激活会近似随并发线性增长。

对于需要稳定线上服务的场景，建议再预留 20–30% 安全空间，避免因偶尔的长输入或负载波动导致 OOM。

4. 第四步：映射到具体硬件与方案

基于上述估算，可以大致做如下映射：

• 本地玩模型（单用户、适中上下文）：

  • 8–12GB：INT4 3B–7B 模型推理。
  • 16–24GB：7B FP16、13B INT4 推理，少量轻量微调。

• 小团队产品验证或小规模在线服务：

  • 24–48GB 单卡或双卡：7B/13B FP16 推理，多并发支持；7B 微调。

• 企业级与科研级训练/服务：

  • 多卡 48–80GB：34B+ 模型推理和大模型训练，需分布式并行。

如果选择云服务器，可以直接参照云厂商 GPU 实例的显存配置（如单卡 24GB、48GB、80GB），根据估算结果和预算选择合适规格。

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六、实战案例：以 7B 和 13B 为例的显存推导

为了让上述方法更具操作性，下面以 7B 和 13B 模型为例，做几个具体的显存推导案例。

案例一：本地单卡跑 7B 模型聊天

目标场景：

• 模型：7B LLM。
• 精度：FP16。
• 用途：本地单用户聊天，2K–4K 上下文，无需并发。

估算步骤：

• 参数显存：7B × 2 字节 ≈ 14GB。
• 推理经验系数：考虑上下文与少量激活，估计 ×1.3。
• 推理显存 ≈ 14GB × 1.3 ≈ 18GB。

结论：

• 16GB 显卡可以尝试运行，但容易在长对话或高负载时吃紧。
• 24GB 显存会明显更稳，可支持一定程度的多轮对话与 Agent 应用。

案例二：用 QLoRA 对 7B 做领域微调

目标场景：

• 模型：7B。
• 精度：INT4 + QLoRA。
• 用途：领域数据微调，batch 和 sequence length 适中。

估算：

• 参数显存：约 3.5GB（INT4）。
• 推理显存：考虑激活和 KV Cache，约 5–6GB。
• 轻量微调：显存 ≈ 推理显存 × 2–3 ≈ 10–18GB。

结论：

• 16GB 显卡可以进行 QLoRA 微调，但需控制 batch 与 sequence length。
• 24GB 显卡则显著更从容，是当前很多实务经验中的常见组合。

案例三：13B 模型的 FP16 推理

目标场景：

• 模型：13B LLM。
• 精度：FP16。
• 用途：本地或云端推理，4K 上下文，中低并发。

估算：

• 参数显存：13B × 2 字节 ≈ 26GB。
• 推理显存：26GB × 1.3 ≈ 34GB 左右。

结论：

• 24GB 显卡基本跑不动完整 13B FP16 推理，尤其在长上下文和并发情况下容易 OOM。
• 32GB 及以上显存（或多卡）更合适，用于提供高质量在线服务。

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七、工具与工程优化：让显存用得更“值”

在硬件资源有限的现实下，各种软件与工程优化手段可以显著改善显存压力。

1. 显存估算与分析工具

为了避免凭感觉拍脑袋，可以借助工具：

• 显存估算工具（如 Accelerate 的 estimate-memory）：根据模型规模、精度、batch 与序列长度，给出推理/训练显存的估算。
• 各大框架内置 profiler：例如 PyTorch、部分推理引擎内置的显存分布与峰值分析，可以帮助找出显存热点与优化空间。

这些工具可以与本文的经验公式结合使用：先用公式得到量级，再用工具细化配置与调优。

2. 量化与激活检查点

常见显存优化手段包括：

• 权重量化：使用 INT8、INT4 等低精度权重，在保持尽量少精度损失的同时，大幅降低参数显存。
• 激活检查点（Gradient Checkpointing）：训练时只保留关键层的激活，其余在反向传播时重新计算，显著减少激活显存占用，以增加一些计算开销为代价。

这些方法通常可以在“增加一定计算时间”的前提下，换取“显存占用显著降低”，非常适合在显存有限但不极端追求速度的场景。

3. 分布式并行与内存分层

在大规模训练与服务中，还会用到更复杂的技术：

• 张量并行、流水线并行：在多卡间拆分参数与计算，单卡显存压力下降，但整体系统复杂度与通信开销增加。
• 分层存储：将部分权重或 KV Cache 放在 CPU 内存甚至磁盘，由推理引擎做按需加载（如部分 offloading 方案）。

这些方案更适合企业级或科研级场景，但理解其基本思想，有助于在面对“显存不够”的时候知道除了“换更大卡”之外还有哪些可能路径。

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八、写在最后：给不同人群的简明建议

结合前文的原理与案例，可以给出几组简明的实践建议，帮助不同类型的读者快速定位自己的显存需求。

• 如果只是本地体验与玩模型：

  • 8–12GB：INT4 3B–7B 推理，适合个人入门与桌面实验。
  • 16–24GB：7B FP16 和 13B INT4 推理，能跑不少实际可用的本地助手与 Agent。

• 如果要做小团队产品验证与小规模服务：

  • 优先考虑 24GB 或 48GB 显存，搭配 7B/13B 模型，使用 INT4/FP16 组合，在云上部署推理与 QLoRA 微调。
  • 早期就要规划上下文长度和并发策略，避免显存被长上下文和高并发“偷袭”。

• 如果目标是科研级或企业级大模型训练/服务：

  • 单卡 80GB 与多卡并行几乎是刚需，尤其是 34B、70B、100B 级模型的训练与高质量推理。
  • 在项目启动之初就要设计好分布式策略、显存预算与成本模型，而不是上线前再临时“救火”。

显存不是越大越好，而是要在预算、性能与开发目标之间找到合适的平衡点。掌握“显存都花在哪里”和“如何估算自己场景的需求”，可以让每一次购卡和选云都有理有据，而不是靠运气和“别人说”。