云计算导航在8卡NVIDIA A800（每卡80GB显存）上部署一个70B参数的大语言模型时，支持的并发数取决于多个因素，包括：
- 模型量化方式（FP16、INT8、INT4等）
- 推理时的序列长度（输入+输出长度）
- 批处理策略（动态批处理、连续批处理等）
- 是否使用张量并行（Tensor Parallelism）、流水线并行（Pipeline Parallelism）
- KV Cache 内存占用
- 显存带宽和计算能力限制
我们来逐一分析。
一、基础参数估算（以 LLaMA-70B 为例）
1. 参数规模与显存需求
- 70B 参数：约 70 × 10^9 参数
- FP16 精度：每个参数占 2 字节
- 模型权重显存 ≈ 70B × 2B = 140 GB
- INT8 量化：每个参数 1 字节 → 70 GB
- INT4 量化：每个参数 0.5 字节 → 35 GB
注意：实际部署中还需考虑 KV Cache、临时缓冲区、激活值等额外开销。
二、硬件资源：8×A800 80GB
- 总显存：8 × 80GB = 640 GB
- 支持 NVLink，适合模型并行
- A800 峰值算力约 312 TFLOPS（FP16），但受限于互联带宽（NVLink 600 GB/s）
三、不同量化方案下的部署可行性
| 量化方式 | 模型显存占用 | 是否可装下 | 备注 |
|---|---|---|---|
| FP16 | ~140 GB | ✅ 可分片到8卡（每卡~17.5GB用于权重） | 需张量并行 |
| INT8 | ~70–80 GB | ✅ 更轻松 | 支持更高并发 |
| INT4 | ~35–40 GB | ✅ 非常宽松 | 可支持高并发 |
实际推理中，KV Cache 是主要瓶颈。
四、KV Cache 显存估算
对于生成式任务，KV Cache 显存消耗为：
KV Cache 显存 ≈ 2 × 单头维度 × 层数 × batch_size × seq_len × num_heads × 2 (bytes for FP16)简化公式（常用近似）：
每个 token 的 KV Cache 显存 ≈ 1.2 × 参数量（单位：Billion）× 2（FP16）× 2（K/V）≈ 每 token 1.5～2.5 MB / B 参数
对 70B 模型：
- 每个 token 的 KV Cache ≈ 100～150 MB
例如：
- 输入 + 输出长度 = 2048 tokens
- Batch size = 1 → KV Cache ≈ 2048 × 120MB ≈ 240 GB
⚠️ 这已经接近甚至超过部分卡的显存！
五、典型部署配置与并发数估算
场景 1：FP16 推理（无量化）
- 模型权重：140 GB → 分布在8卡，每卡约 17.5 GB
- 剩余显存：每卡 ~62.5 GB → 总可用 ~500 GB
- KV Cache 消耗大，假设平均每个请求 1024 output tokens
- 每请求 KV Cache ≈ 1024 × 120MB ≈ 120 GB
- 支持并发数 ≈ 500 GB / 120 GB ≈ 4 个并发请求
✅ 结论：FP16 下支持 1～4 路并发（取决于序列长度）
场景 2：INT8 量化
- 模型权重：~80 GB → 分布后每卡 <10 GB
- 剩余显存 >560 GB
- KV Cache 可优化为 INT8 存储（节省一半）
- 每 token KV ≈ 60 MB
- 每请求（2048 tokens）≈ 120 GB → 减半至 60 GB
- 并发数 ≈ 560 / 60 ≈ 8～9 路
✅ 支持 6～8 路并发
场景 3：GPTQ / AWQ / INT4 量化
- 模型权重：~35–40 GB
- KV Cache 可用 FP16 或部分量化
- 每 token KV ≈ 60–80 MB（优化后）
- 每请求（2048 tokens）≈ 120 GB → 实际可能压缩到 80 GB
- 可用显存 >600 GB
- 并发数 ≈ 600 / 80 ≈ 7～10 路
若使用 vLLM、Tensor Parallel + PagedAttention，可进一步提升吞吐
✅ 支持 8～12 路并发（甚至更高，依赖调度优化）
六、性能瓶颈分析
| 因素 | 影响 |
|---|---|
| 显存容量 | 主要限制并发数（KV Cache） |
| 显存带宽 | 限制解码速度（自回归生成） |
| GPU 计算能力 | 对长 prompt 编码有影响 |
| 通信开销（NVLink） | 张量并行时增加延迟 |
七、结论：8×A800 上 70B 模型并发数估算
| 量化方式 | 最大并发数（batch size） | 备注 |
|---|---|---|
| FP16 | 1～4 | 显存紧张，适合低并发高精度 |
| INT8 | 6～8 | 平衡精度与吞吐 |
| INT4（GPTQ/AWQ） | 8～12+ | 推荐方案，配合 vLLM 可达更高吞吐 |
| 使用 vLLM + PagedAttention | 可达 16+ | 通过分页管理 KV Cache 提升利用率 |
建议优化手段：
- 使用 INT4 量化模型（如 GPTQ、AWQ）
- 部署框架选择 vLLM、TGI（Text Generation Inference）
- 支持连续批处理（Continuous Batching）
- PagedAttention 可提升 3～5 倍显存效率
- 设置最大 sequence length 限制（如 4096）
- 启用 Tensor Parallel（8卡全用）
示例：vLLM + INT4 + 8×A800
- 模型：LLaMA-70B-GPTQ
- seq len: 4096
- 平均请求长度：1024 in + 512 out
- 使用 PagedAttention
- 预估并发数：12～20 路
- 吞吐：可达 100+ tokens/sec 总输出
✅ 最终建议答案：
在 8卡 A800（80GB）上部署 70B 模型：
- 若使用 INT4 量化 + vLLM，可支持 12～20 路并发
- 若使用 FP16 原生精度，仅支持 1～4 路并发
- 推荐使用 GPTQ/AWQ 量化 + vLLM 连续批处理 以最大化吞吐
如需更高并发，可考虑模型蒸馏、MoE 架构或升级到 H800/A100/H100。