Qwen3 32B精度8需要多少显存？

Qwen3-32B 是一个拥有 320 亿参数的大语言模型。当使用 8-bit 精度（如 INT8） 进行推理时，每个参数大约占用 1 字节显存。

我们来做一个简单的计算：

1. 参数显存估算

• 32B 参数 = 32 × 10^9 参数
• 每个参数在 INT8 下占 1 字节
• 所以仅模型权重就需要：
  32 GB 显存

2. 额外开销

除了权重之外，实际运行还需要考虑以下部分：

• 激活值（activations）：序列长度越长，这部分越大，尤其是 batch size 较大时。
• KV Cache：用于自回归生成的缓存，对长上下文影响显著。
• 临时缓冲区和优化器状态（训练时更大，但推理相对小）

在 纯推理场景下（INT8 量化），一般额外需要 2~6 GB 显存，具体取决于上下文长度和 batch size。

✅ 结论：

因此，你至少需要：

• 一张 40GB 显存的 GPU（如 A100 40GB、A100S 40GB）
• 或者两张 24GB 的消费级卡（如 RTX 3090/4090）通过 tensor parallelism 分摊（但可能勉强支持长上下文）

⚠️ 注意：虽然理论上 32GB 可能“放下”权重，但由于系统开销和 KV Cache，单张 24GB 显卡无法运行完整的 Qwen3-32B 即使是 INT8。

补充建议：

如果你希望在消费级显卡上运行，可以考虑：

• 使用 GGUF + llama.cpp 方案（CPU+GPU 混合推理）
• 或选择更小的版本，如 Qwen3-8B 在 INT8 下只需 ~10GB，更适合 24GB 显卡

如有具体部署框架（如 vLLM、HuggingFace Transformers、TensorRT-LLM），也可以进一步优化显存使用。