70B大模型部署要多少显存？云服务器带宽够不够用？
部署大模型对云服务器的显存和网络带宽要求，直接关系到能否顺利加载模型、支撑并发请求、保障响应延迟。对于正准备购买云服务器的用户来说，这些参数不是“越高越好”，而是要匹配实际模型规模、推理精度和业务并发量——买低了跑不动，买高了又浪费预算。
- 显存大小取决于模型参数量和计算精度：以70B参数模型为例，FP16精度下理论需约140GB显存（70×2×1.5），实际部署需考虑KV缓存、动态批处理等开销，因此主流方案普遍采用双A100 80GB或单H100 80GB+量化技术组合；若选用4-bit量化（如GGUF Q4_K_M），显存需求可压缩至约35–40GB，单张RTX 4090（24GB）已可支撑中小并发推理。
- 带宽需求分两个层级：单机多卡场景依赖GPU间互联带宽（如NVLink达600GB/s），直接影响多卡并行效率；而多节点分布式部署则强依赖服务器间网络，10Gbps是基础门槛，高吞吐推理或训练建议采用25Gbps以上RDMA网络（如RoCEv2或InfiniBand），否则通信将成为性能瓶颈。
- 云服务器选型需兼顾扩展性与即开即用性：部分用户倾向一步到位选配8卡A100实例，但实际中小规模业务更推荐从2–4卡起步，后续按需弹性升配；阿里云GN7i、腾讯云GN10等系列均提供多种GPU规格，支持按小时计费，降低初期投入风险——阿里云服务器的优惠链接与腾讯云服务器的优惠链接可查看当前可选实例类型。
- 存储与内存不可忽视：1TB NVMe SSD是主流推荐，确保数百GB模型权重秒级加载；内存建议不低于显存总量的2倍（如双A100 160GB显存，配320GB内存），避免CPU-GPU数据搬运成为瓶颈。
需要特别注意的是，显存和带宽并非孤立指标：一张高显存卡若带宽不足（如部分国产加速卡），实际吞吐可能低于两张中等显存但高带宽互联的卡；同样，超高带宽网络若搭配低算力GPU，也无法提升整体推理速度。因此，选购前应明确目标模型（如DeepSeek-70B、Qwen2-72B）、部署模式（单节点推理/多节点训练）、预期QPS（如5–50并发）等关键业务参数。
- 若面向企业级API服务，需保障稳定低延迟，建议优先选择支持NVLink+RDMA的A100/H100集群实例；腾讯云服务器的优惠链接提供多档GPU实例可比对。
- 若用于内部工具或POC验证，RTX 4090或A10单卡方案成本更低，配合llama.cpp或vLLM可快速上线；阿里云部分入门级GPU实例也适配该场景——阿里云服务器的优惠链接可筛选对应配置。
- 所有量化、推理框架（如TensorRT-LLM、TGI、vLLM）均对硬件有特定适配要求，选购前需确认云服务商提供的驱动版本、CUDA版本及是否预装必要运行时环境。
常见问题（FAQ）
Q：部署70B大模型，云服务器最少要多少显存？
A：FP16精度下理论需约140GB显存，实际部署建议不低于160GB（含缓存余量）；采用4-bit量化后可降至35–40GB，单张RTX 4090（24GB）或A10（24GB）可支撑轻量推理，但需搭配vLLM等优化框架。
Q：大模型推理对云服务器网络带宽有什么要求？
A：单机多卡依赖GPU间高带宽互联（如NVLink）；多节点部署需服务器间10Gbps起步，高并发场景推荐25Gbps及以上RDMA网络（如RoCEv2），否则通信延迟将显著拖慢整体吞吐。
Q：买云服务器时，显存和带宽哪个更关键？
A：显存是刚性门槛——显存不足模型根本无法加载；带宽决定扩展效率——显存够用前提下，带宽不足会导致多卡/多节点性能无法线性提升，二者需协同评估，不可偏废。
Q：能否用消费级显卡（如RTX 4090）在云服务器上部署70B模型？
A：可以，但需配合4-bit量化（如GGUF格式）与高效推理引擎（如llama.cpp或vLLM），适用于低并发、可接受稍高延迟的场景；高并发或生产级API服务仍建议选用A100/H100等企业级GPU实例。
Q：云服务商提供的GPU实例，是否都支持大模型推理所需的所有框架？
A：主流云服务商（如腾讯云、阿里云）GPU实例默认预装NVIDIA驱动与CUDA，但TensorRT-LLM、vLLM等框架需用户自行部署；部分镜像提供预装环境，具体支持情况以对应品牌官网信息为准。