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）的硬件环境下部署70B参数的大语言模型，支持的并发数通常在1到4之间，具体取决于模型结构、量化策略、批处理方式和推理任务的复杂度。

影响并发数的核心因素

• 模型大小与显存占用
  70B参数模型在FP16精度下，仅权重就需要约140GB显存（每个参数占2字节）。但由于模型并行技术（如Tensor Parallelism）的存在，可以将模型切分到多张GPU上运行。8卡A800总共提供640GB显存，理论上足以容纳该模型。

• 每张卡的负载与缓存需求
  除了模型权重外，推理过程中还需要额外空间用于中间缓存（KV Cache），尤其是在处理较长上下文或批量输入时，这部分内存消耗显著增加。KV Cache是限制并发数的关键变量之一。

• 是否使用模型压缩或量化
  若采用INT8或更低精度的量化技术，可大幅减少模型对显存的需求，从而提升并发能力。例如，在量化后，70B模型可能仅需不到70GB显存，使并发数翻倍。

• 请求长度与批量大小（batch size）
  长文本生成任务需要更多KV Cache，会显著降低并发数。短句问答类任务则更轻量，有利于提高并发能力。

实际部署中的典型场景

• 不进行量化、长文本生成任务
  每个并发请求可能需要30~50GB显存，8卡A800最多支持1~2个并发请求。

• 启用INT8量化 + 短文本任务
  显存占用下降至20~30GB/请求，并发数可提升至3~4个。

• 进一步优化（如动态批处理、缓存共享）
  使用先进的调度策略（如HuggingFace的Text Generation Inference服务），可在一定程度上提升吞吐，但单机并发上限仍难以突破4~5个请求。

并发数提升建议

• ✅ 使用模型量化：如AWQ、GPTQ等方法可有效降低显存占用。
• ✅ 优化KV Cache管理：通过共享缓存、复用机制等方式节省资源。
• ✅ 采用动态批处理（Dynamic Batching）：提升整体吞吐量，但不会显著增加并发数。
• ❌ 单纯增加GPU数量不一定线性提升并发数：受限于通信开销和负载均衡问题。

总结观点

在8卡A800系统中部署70B参数模型，若不做量化，通常只能支持1~2个并发请求；在合理优化和量化前提下，并发数可提升至3~4个。
这是当前硬件条件下，大模型推理服务部署的一个典型瓶颈。要实现更高并发，需结合模型压缩、分布式推理架构或引入更多计算节点。