LLM推理显存与GPU需求计算器
精确计算部署AI大模型需要多少张显卡，支持NVIDIA/AMD/华为昇腾/Mac M系列全平台
671 GB
67.1 GB
738.1 GB
10 块 NVIDIA H100
快速开始示例：
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LLM部署GPU选择指南
💰 预算友好选择（1万美元以下）
- RTX 4090 (24GB): 最适合7B-13B模型，单卡配置
- RTX 3090 (24GB): 小型模型和实验的高性价比选择
- 多卡RTX 4060 Ti (16GB): 分布式推理的经济高效方案
🏢 企业级解决方案（5万美元以上）
- NVIDIA H100 (80GB): 生产级LLM部署的行业标准
- NVIDIA A100 (80GB): 经过验证的可靠性，适合70B+模型
- AMD MI300X (192GB): 最高显存容量，适合最大模型
⚡ 优化专业技巧
- 使用FP8/INT8: 在质量损失最小的情况下减少50-75%显存使用
- 考虑MoE模型: Qwen3-235B-A22B提供4块H100旗舰性能（对比DeepSeek-R1需要10块）
- 模型并行: 在多个GPU上分割大型模型
- 混合精度: 结合FP16推理和FP32梯度进行训练
- 内存映射: 使用CPU内存存储模型，GPU处理活跃层
热门AI模型本地部署GPU需求
🆕 Qwen2.5 & Qwen3 本地部署GPU需求
Qwen2.5-72B & Qwen3-235B-A22B是最新旗舰模型。Qwen2.5-72B需要2块H100与FP8，而Qwen3-235B-A22B（MoE）需要4块H100。Qwen2.5系列提供了出色的多语言能力，高效本地部署。
DeepSeek R1 本地部署GPU需求
DeepSeek R1（671B参数）本地部署需要大量GPU显存。使用FP8精度，您需要大约8-10块NVIDIA H100 GPU或同等的高显存配置来获得最佳本地推理性能。
Llama 3.1 70B 本地部署GPU需求
Llama 3.1 70B本地部署更容易实现。使用FP16精度，您需要2块NVIDIA A100（80GB）或H100。对于消费级硬件，需要7块RTX 4090显卡（每块24GB）。
Llama 3.1 405B 本地部署GPU需求
Llama 3.1 405B本地部署需要高端基础设施。使用FP8精度需要6块H100 GPU。使用FP16精度需要11块A100 GPU进行本地部署。
使用这个计算器来获得您特定用例的精确显存需求和预算规划。