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items: Qwen2.5-72B多卡量化部署教程：4步完成
items: H100与H200推理性能对比：差距在带宽不在算力
items: RTX 4090多卡与A100单卡训练选型怎么定？4步判定
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Qwen2.5-72B多卡量化部署教程：4步完成
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date: 2026-08-20T10:47:10+08:00
description: Qwen2.5-72B多卡量化部署教程可以压缩成四步：按卡型倒推量化档位 → 定 tensor parallel size → 写启动参数 → 用自建对照集验证。开源主力模型在企业端加速落地，显存分账成为部署核心矛盾。动手前先打开终端执行 nvidia-smi，记下卡数、单卡显存与卡间互联方式。FP16 精度下 72B 权重加运行时开销大约需要 140GB+ 显存，通常要双卡 80GB（如 A100/H100）配合 TP=2 才装得下；而改用 AWQ-INT4 或 FP8 量化后，整体占用可降到 40GB–48GB，这让双卡 24GB/32GB 或单卡 80GB 成为可行起点。开始前的自查：你手上的卡决定了能选哪一档开始前先回答三个问题：几张卡？单卡多少显存？卡间是否同型号、同 PCIe/NVLink 互联？双卡 24GB（合计 48GB）：只能跑量化档，且必须 TP=2。双卡 32GB（合计 64GB）：量化档下余量较宽裕。单卡 80GB（如 A100/H100）：量化档可跑 TP=1；若坚持 FP16 则仍不够。卡型不一致会导致 TP 切分失效，vLLM 启动时直接报错。显存对照表：量化档位与卡型的匹配下表是量化档位、显存量级与适配卡型的对应关系，数字用于选型推算，不是任何具体卡上的实测峰值，请以你本地实际复测为准。量级数字只在表中出现一次，之后不再重复。量化档位显存量级（权重+运行）适配卡型TP 建议FP16约 140GB+双卡 80GB（A100/H100）TP=2AWQ-INT4 或 FP8约 40–48GB双卡 24GB/32GB，或单卡 80GB双卡必须 TP=2；单卡可 TP=1更细的选型核算可参考 GPU显存怎么选。第一步：选量化格式——AWQ-INT4 与 FP8 的取舍逻辑量化格式没有绝对优劣，按四个判据选：显存余量：INT4 通常压得更狠，给 KV Cache 留出的空间更大；FP8 精度保留更好，但占用略高。硬件支持：FP8 依赖 GPU 与推理引擎两端的低精度支持，同代卡在不同引擎上的可用性差异较大，以本地引擎的 help 输出与一次最小启动试跑确认，不要按架构名推断。权重现成性：社区是否已有对应格式的量化权重？用现成的省去自行量化时间，但必须确认格式与引擎匹配。任务敏感度：代码生成、数学推理等对精度敏感的任务，建议先试 FP8；普通对话可用 INT4。两条回退路线：若量化后质量不达标，先换回 FP8 或混合精度；若显存不足，再降并发或序列长度。第二步：定 TP 切分——量化后能不能把 tensor parallel size 从 2 降回 1TP 设置有两个硬性规则：必须等于实际可见卡数，且必须能整除注意力头数（例如 72B 模型头数通常为 64，因此 TP 可取 1、2、4、8、16）。单卡 80GB 量化后占用 40–48GB，可尝试 TP=1，省去卡间通信开销，提升小 batch 下的响应速度。双卡 24/32GB 必须 TP=2，且两卡必须同型号、同互联，否则性能下降甚至报错。长上下文（如 32K tokens）或高并发时，KV Cache 可能顶爆单卡，此时即便单卡 80GB 也可能被迫升 TP=2。判断依据是：先估算峰值 KV Cache 大小（随序列长度 × 并发数线性增长），加上权重占用，不超过单卡显存的 90% 才可考虑 TP=1。更完整的配置可参考 vLLM多卡张量并行配置指南。第三步：写启动参数——显存利用率、最大序列长度与 KV Cache 的调整次序Qwen2.5-72B多卡量化部署教程里最容易反复返工的就是这一步。启动参数不是一次性写对的，要按顺序调整：固定模型路径与量化格式（如 --quantization awq 或 --quantization fp8）。设 TP：--tensor-parallel-size 2。设显存利用率上限：例如 --gpu-memory-utilization 0.9，先留 10% 余量。压最大序列长度与并发数：--max-model-len 和 --max-num-seqs，先给保守值（如 4096 context、4 并发），逐步上调。这几个参数互相挤占同一块显存，一次只改一个，改完重启验证。具体参数名以你本地 vLLM 的 --help 输出为准，不同版本可能有差异。第四步：验证——自建对照集看输出退化，同请求分布看吞吐量化后不能假设能力与 FP16 无差异，必须自建对照集验证。准备 30–50 条提示词，覆盖你真实业务场景（如代码、摘要、客服问答）。跑两轮：量化版一轮，FP16 版（或用在线基准模型）一轮，参数一致。人工 + 规则比对：看关键字段、语法、逻辑是否退化。测吞吐：用相同的请求分布压测，记录吞吐、TTFT、显存峰值。若退…

H100与H200推理性能对比：差距在带宽不在算力
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date: 2026-08-19T10:49:09+08:00
description: 当你把 70B 模型部署到推理服务，却发现单卡显存装不下、双卡通信又拖慢延迟时，你真正需要对比的并不是 H100 与 H200 的算力数字，而是两者存储子系统的差距。H100与H200推理性能对比的核心结论是：两者算力完全相同，差距集中在显存容量与带宽——H200 的 141GB HBM3e 和 4.8TB/s 带宽，决定了它在大模型、长上下文、高并发场景下的吞吐优势，而在小模型短上下文中几乎没有差别。同核心同算力：3,958 TFLOPS FP8 完全一致意味着什么先说一个反直觉的事实：NVIDIA H200 与 H100 SXM 采用完全相同的 Hopper 架构 GH100 核心与第 4 代 Tensor Core，两者的 FP8 峰值算力完全一致，均为 3,958 TFLOPS，NVLink 带宽同为 900 GB/s。这直接回答了“H100和H200算力一样吗”——是的，算力完全一样，H200 并不是算力升级版。这意味着在 Prefill 阶段，H200 不会有任何优势。参数H100 SXMH200 SXM架构核心GH100（Hopper）GH100（Hopper）FP8 峰值算力3,958 TFLOPS3,958 TFLOPS显存容量80GB HBM3141GB HBM3e显存带宽3.35 TB/s4.8 TB/sNVLink 带宽900 GB/s900 GB/s真正的变量：141GB vs 80GB、4.8 TB/s vs 3.35 TB/s 改写了哪一段负载既然算力相同，性能差异就完全来自存储子系统：显存容量提升 76%（80GB→141GB），带宽提升 43%（3.35 TB/s→4.8 TB/s）。这两个数字分别改写不同的负载环节：容量决定能否把模型权重与 KV Cache 完整放进单卡。70B FP16 权重约需 140GB，H100 80GB 必须多卡并行，而 H200 141GB 可以单卡承载。带宽决定 Decode 阶段逐 Token 生成时把全量权重与 KV Cache 搬运进核心的速度。所以，“H200显存带宽4.8TB/s有什么用”的答案在于：它直接压缩了 Decode 阶段的内存搬运阻塞，提升逐 Token 生成速度（TPOT）。Memory-bound 与 Compute-bound：怎么判断自己的推理属于哪一类要判断“推理是算力瓶颈还是带宽瓶颈怎么判断”，需要先理解 LLM 推理的两个阶段：Prefill（输入处理）：并行计算矩阵乘法，算术强度高，属于 Compute-bound（算力受限），此时 H100 与 H200 首字延迟（TTFT）基本一致。Decode（逐 Token 生成）：每生成一个 Token 都要把全量权重和 KV Cache 载入核心，算术强度极低，属于 Memory-bound（带宽受限），此时 H200 的优势开始显现。实际业务中，负载通常混合两种情况。你可以按以下顺序自查：统计平均输入长度与输出长度：若输出长度远大于输入，Decode 占比高，大概率是带宽瓶颈。观察并发 Batch 大小：大 Batch 会放大带宽需求，更容易进入 Memory-bound。监控 KV Cache 峰值占用：接近显存上限时，容量优势变得关键。测量 TTFT 与 TPOT：TTFT 慢而 TPOT 快，说明是算力受限；反之则是带宽受限。H200比H100快多少：30%~90%提升出现在什么条件下回到H100与H200推理性能对比的量化问题：网上流传的H200比H100快30%~90%的说法，必须在特定条件下才成立。在 70B+ 大模型、大并发请求、长上下文输出（KV Cache 占用高）等 Memory-bound 场景下，H200 实测吞吐可提升 30%~90%（MLPerf 吞吐可达 1.4x~1.9x）。但在小模型（如 7B/8B）、小并发 Batch 或以超长 Prompt 输入为主的 Prefill 受限场景下，H200 的吞吐提升趋近于零，甚至因为时租更高而显得不划算。负载特征预期提升幅度瓶颈类型70B+ 模型、大 Batch、长上下文30%~90%Memory-bound（带宽）7B/8B 模型、小 Batch、短上下文接近 0%Compute-bound（算力）超长 Prompt、短输出接近 0%Compute-bound（Prefill）拓扑简化的隐性收益：单卡承载 70B FP16 省掉的 TP 通信开销70B FP16 模型权重约需 140GB 显存，H100 80GB 无法单卡加载，必须通过双卡或多卡张量并行（TP=2/4）部署；而 H200 凭借 141GB HBM3e 可实现单卡承载，彻底省去跨卡通信（All-Reduce）带来的网络开销与拓扑复杂性。…

RTX 4090多卡与A100单卡训练选型怎么定？4步判定
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date: 2026-08-16T10:56:56+08:00
description: RTX 4090多卡与A100单卡训练选型的核心，不是比较显存总量，而是看你的任务是否受限于跨卡通信。根据NVIDIA官方数据手册，A100 80GB的NVLink带宽高达600 GB/s，而RTX 4090多卡受限于PCIe 4.0，跨卡通信需经系统内存中转，带宽仅约64 GB/s。因此，若任务需要频繁同步，堆4090可能不如一张A100。两个必须分开问的问题：单卡算力够不够，多卡之间通不通很多团队算了一笔账：4张RTX 4090显存合计96GB，大于A100的80GB，于是认为可以平替。但这是典型的错误算法。显存容量只解决“装不装得下”的问题，跨卡通信带宽则决定“训练快不快”。RTX 4090单卡24GB显存、约1TB/s带宽，单卡性能不俗。但一旦采用张量并行或FSDP，梯度与激活的同步就必须频繁跨卡。此时，驱动层禁用P2P且无NVLink的4090，所有数据都得走PCIe 4.0，通信开销陡增，GPU算力大量空转。对比维度RTX 4090（多卡）A100 80GB（单卡/SXM4）单卡显存24GB GDDR6X80GB HBM2e显存带宽约1 TB/sHBM2e跨卡互联无NVLink、驱动禁用P2P，走PCIe 4.0约64 GB/s双向第三代NVLink 600 GB/s扩展效率受通信压制，需实测约0.92x适配场景LoRA/QLoRA、小模型DDP30B+全参数、长序列大Batch24GB的硬边界：权重、梯度、优化器状态与激活各占多少要判断24G显存能否做全参数微调，先算一笔显存账。以下按每参数字节数推算：FP16权重2字节、FP16梯度2字节、Adam优化器状态按每参数6字节（一阶动量+二阶动量）计。以7B模型为例：权重（FP16）：14GB梯度（FP16）：14GB优化器状态（Adam，FP32）：约42GB（7B×6字节；若再保留FP32主权重需另加约28GB）激活值：随序列长度和Batch size增长仅权重、梯度、优化器状态三项就需约70GB，远超24GB。所以，7B模型的全参数微调在单卡4090上根本无法启动，更别提30B+模型。但如果用LoRA/QLoRA，可训练参数量缩减到1%以下，显存占用大幅降低，24GB就变得可行。缺NVLink与P2P到底影响多大：同步发生在训练的哪一步RTX 4090没有NVLink，驱动层也禁用P2P，这意味着多卡之间无法直接访问对方显存。反向传播时，梯度需要做all-reduce；FSDP中，参数需要all-gather和reduce-scatter。这些操作都必须经过系统内存和PCIe 4.0总线，双向带宽仅约64 GB/s。同步轮次与跨卡搬运的数据总量随卡数和分片深度成倍增加，而带宽却不变，导致GPU算力单元频繁等待，训练速度自然上不去。NVIDIA官方在2023年2月确认了GeForce卡无P2P的事实，这一限制至今未变。堆卡有效区：DDP下的LoRA/QLoRA与小模型全参数微调那么，什么场景下堆4090划算？答案是：单卡放得下、通信频率低的任务。LoRA/QLoRA微调：可训练参数量小，单卡显存足够，多卡采用纯数据并行（DDP），梯度同步频率低，PCIe带宽够用，4090的性价比极高。小模型（<7B）全参数微调：如果单卡能放下，也可用DDP，但需注意优化器状态带来的显存压力。这些场景下，4090多卡相比A100单卡，采购成本低，训练速度也可能更快。因此，若你的任务是LoRA微调，选4090更划算。堆了也白堆区：30B+全参数、长序列与大Batch为什么必须换卡当模型超过单卡显存，必须采用张量并行或FSDP/ZeRO-3深度分片时，4090多卡就力不从心了。跨卡通信量剧增，PCIe带宽成为瓶颈，GPU算力闲置严重，训练时间被拉长，甚至出现显存溢出（OOM）。此时建议参考多卡推理优化中的通信策略，再做决定。此时，A100 80GB的NVLink优势尽显。其600 GB/s的互联带宽是PCIe 4.0的近10倍，扩展效率可达约0.92x，这意味着加卡几乎线性提速，而4090多卡扩展效率则远低于此。A100 80GB的NVLink扩展效率意味着什么：把倍速换算成完成时间A100的NVLink设计使得多卡协同训练时，通信不再是瓶颈。根据NVIDIA数据手册与专业评测，A100 80GB在大模型训练中相比消费级多卡方案，速度优势约3–4倍。换算方法：设你在A100上实测的单次训练完成时间为T，则同任务在通信受限的4090多卡方案上大致落在3T–4T区间；请用自己任务的实测T代入，不要直接套用任何第三方给出的绝对小时数。把时租换算成单次训练总成本：便宜卡为什么可能更贵采购决策不能只看硬件单价，总成本 = 卡数 × 时租 × 完成时间。4090多卡：单卡时租低，但卡数多、耗时长…

Qwen部署要多少显存？72B/32B 双卡分账指南
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date: 2026-08-15T10:52:15+08:00
description: Qwen部署要多少显存？结论先给：Qwen 2.5 72B 在 FP16 下仅权重就约 144GB~146GB，需双卡 80GB（TP=2）；INT4 量化后约 38GB~40GB，可落到单卡 80GB/96GB 或双卡 32GB；32B FP16 权重约 63.5GB~64GB，需 80GB 级单卡或双卡，INT4 约 18GB。2026 年私有化部署选型时，AI 开发者与算法工程师最常卡在“显存看着够，实际跑不动”的环节。原因很简单：显存由权重、KV Cache、激活张量与引擎预留四笔账共同构成，只看权重数字极易误判。动手前先回答三个问题，否则显存数字没有意义：模型档位：72B 还是 32B？两者权重差距近一倍，直接影响卡型选择。上下文长度：Qwen 2.5 原生支持 128K（131,072 tokens），但上下文越长，KV Cache 占用越大，必须提前限定。并发规模：同时处理的请求数越多，KV Cache 总量越大，显存需求会成倍放大。脱离后两者谈显存，等于只算了一半账。第一笔账：权重占用，从 FP16 到 INT4 的换算表权重是显存的大头，也是最容易查到的基准。下表给出 Qwen 2.5 32B 与 72B 在 FP16、FP8、INT4 下的权重占用区间，以及对应的显存缺口判断。模型FP16/BF16FP8INT4（AWQ）能否进单卡 80GBQwen 2.5 32B约 63.5~64GB约 32GB约 18GB80GB 可行（FP16 勉强，量化更稳）Qwen 2.5 72B约 144~146GB未提供约 38~40GB单卡不可行（FP16），INT4 可单卡 80GB/96GB换算规律很简单：FP16 每 10 亿参数约占 2GB，FP8 减半，INT4 再减半（约 0.5GB/10 亿参数）。该换算为通用经验值，用于粗估，最终以实际加载后的显存读数为准。但注意，32B FP16 需要约 64GB，单张 24GB 或 32GB 消费卡绝对装不下；而 72B FP16 高达约 145GB，单张 80GB 也无法直接加载，需要双卡 80GB 并行，这正是后文 TP=2 的由来。若采用 INT4 量化，72B 可压缩到约 38~40GB，32B 仅约 18GB，单卡 24GB（如 RTX 4090）才有可能跑。第二笔账：KV Cache 为什么是上下文与并发的乘法如果说权重是固定支出，KV Cache 就是随上下文长度线性增长、再与并发数相乘放大的浮动支出。Qwen 2.5 原生支持 128K 上下文，但请记住一个数字：单请求在 128K 长度下的 KV Cache 即可超过 40GB。这意味着什么？假设你部署 32B INT4（权重约 18GB），单卡 24GB 只余 6GB 给 KV Cache，连 8K~16K 上下文都撑不住。并发数对显存的影响是乘法关系：N 个并发请求，KV Cache 总量约为单个请求的 N 倍。如果你设定了 32K 上下文且并发 8，KV Cache 就可能超过 80GB，直接顶爆双卡 80GB 的剩余空间。按单请求超 40GB 线性外推，并发 4 时估算需 160GB 以上（该数字为按线性关系推算的估算值，实际随模型 GQA 配置与量化方式浮动，需实测确认）。这就是为什么很多团队在长文本和并发上来后频繁触发 CUDA out of memory——不是权重问题，而是 KV Cache 这笔浮动账没算清。第三、四笔账：激活张量与引擎常驻，为什么要留 30%-50% 余量除了权重和 KV Cache，vLLM 运行时还会占用显存用于激活张量和引擎常驻开销（CUDA context、内存池等）。可用 KV Cache = 总显存 × 利用率 - 权重 - 常驻开销，因此生产部署建议预留 30%-50% 余量，不要卡着权重极限去算。同时注意，vLLM 默认按显存利用率预分配显存，即便权重只在 38GB，剩余空间不足时，上下文或并发上升同样会触发 OOM。为什么双卡 80GB（TP=2）是 72B 的生产基准形态把四笔账合起来看，72B FP16 权重约 145GB，双卡 A100/H100 80GB 合计 160GB，减去权重后还剩约 15GB 给 KV Cache 和激活。在限制上下文（如 8K）和低并发（如 4）下勉强能跑，但若要支持较长上下文或更高并发，就需要进一步量化或者扩充到 4 卡。这也解释了为什么 --tensor-parallel-size 2 是 72B Qwen部署的默认起点：单卡 80GB 物理上无法加载，双卡正好把权重分到两张卡上，显存利用率最高。对于 32B FP16（约 64GB），双卡 80GB 或单卡 80GB/96GB 都可行，但双卡 TP=2 能提供更…

L40S租用值不值？对比A100算清推理成本
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date: 2026-08-14T10:48:48+08:00
description: 当你的团队准备把 32B 模型部署成线上服务，预算又够不上 A100 或 H100 时，L40S租用是不是一条值得走的路？答案是：取决于三个变量——模型多大、上下文多长、并发多少，只要这三者落在 48GB 显存和 PCIe 互联能承受的区间内，L40S 就是性价比很高的推理选择；反之，任何一个变量越界，省下的时租都会在排队和失败请求里还回去。2026 年 8 月的市场信号也在提醒我们：推理引擎版本和云 GPU 价格梯队都在快速变化，选型必须绑定当期引擎能力和报价一起算。vLLM v0.27.0 在 8 月 11 日发布，针对 Blackwell (SM100) 架构强化了 FP8 KV Cache 与 FlashAttention 4 支持；同一时期，H100/H200 的按量价格探底，B200 规模化上线后价格分化明显。这些变化直接影响中端卡的有效容量和成本对比，所以本文所有判据都会明确区分“架构无关的通用机制”与“Blackwell 专属能力”。48GB显存怎么分账：权重、KV Cache、中间张量与引擎常驻开销L40S 最吸引人的就是 48GB 显存，但它不是一整块给你放模型权重的。要判断“48GB显存能跑多大的模型”，得先把显存拆成四份：分账项占用内容影响因素权重模型参数本身参数量、量化精度（FP16/INT8/FP8）KV Cache已生成 token 的键值对上下文长度、并发数、每 token 占用字节中间张量激活值、临时计算结果Batch size、序列长度、模型结构引擎常驻推理框架、CUDA context、碎片引擎版本、并行策略、显存管理估算显存时，权重部分用 参数量 × 精度字节 计算（例如 32B FP16 约 64GB，INT8 约 32GB）；KV Cache 部分用 单 token 占用 × 上下文长度 × 并发数 计算。这里的单 token 占用公式为：2（K 和 V）× 层数 × KV head 数 × head_dim × 每元素字节（FP16=2，FP8/INT8=1）。实测中每元素字节通常为 0.5~2 字节，指的是每个缓存元素的精度字节，而非每 token 总占用。中间张量和常驻开销按经验值预留 20%~30%。把四份加起来，如果超出 48GB，就需要减小模型精度、缩短上下文或降低并发。不同参数量与精度下的显存余量对照，可结合GPU显存怎么选的推算方法一起用。判据一：装得下不等于跑得顺，显存余量该留多少很多人以为权重装进显存就能稳定服务，其实峰值激活、突发长请求和显存碎片会在运行时吃掉额外空间。例如一个 32B INT8 模型权重占 32GB，看起来离 48GB 还有余量，但如果并发请求的上下文长度波动大，KV Cache 会突然膨胀，再加上引擎临时分配，就可能触发 OOM。自查方法：用业务里最大上下文长度 × 目标并发数，算出 KV Cache 上限，再留出至少 20% 显存余量；然后用压测工具模拟真实请求分布，观察显存峰值。若峰值稳定在 40GB 以下，说明 L40S 能扛住负载；若频繁逼近 48GB，就该降低并发或换更大显存的卡。判据二：没有高速卡间互联时，L40S多卡扩展的收益边界在哪“L40S没有NVLink对多卡推理有影响吗？”这个问题要分场景回答。如果你把单个大模型切分到多张卡上做张量并行，那么卡间通信带宽就是关键瓶颈。L40S 走 PCIe 互联，带宽远低于 NVLink，多卡扩展时通信开销会显著拉低加速比。更合理的策略是优先选“单卡装得下”的模型规模，然后用多副本水平扩展——每张卡跑一个完整模型副本，通过负载均衡分担请求，这种部署不依赖卡间高速互联，扩展性更好。主流推理引擎近期在序列并行与并行缓冲区复用方向上的优化，能在一定程度上缓解通信成本，但这类优化在公开发布说明中是针对特定模型（如 DeepSeek-V4）给出的，不能默认等比例迁移到 L40S 上的任意模型。多卡场景下，建议参考多卡推理优化的通用原则，优先做模型副本扩容。判据三：引擎版本会改写有效容量——前缀复用与 KV Cache 策略带来的余量变化推理引擎的版本会直接改写 L40S 的有效容量，这一点常被忽略。2026 年 8 月 5 日，DeepInfra 发布的一项对比指出，SGLang 的 RadixAttention 前缀树机制在长上下文和共享前缀场景中能实现 KV Cache 零开销复用，吞吐表现优于传统哈希分片缓存。这意味着，如果你的业务有高频重复的前缀——比如多轮 Agent 对话或固定 system prompt——SGLang 能让同样的 48GB 显存支撑更高的并发，因为重复的 KV Cache 不需要重新计算。但反过来说，vLLM v0.27.0 里那些针对 Blackwell (SM1…

B300 288GB上线后，B200与H100算力性价比分析是否被改写？单位Token成本重算指南
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date: 2026-08-09T10:47:53+08:00
description: 2026年年中，NVIDIA Blackwell Ultra（B300）上线，面对B200的时租，多付约1.75倍时租能否被拓扑简化赚回？本文用单位Token成本框架给出答案。一、B300上线后，高端卡的价格梯队被拉成了什么样B300（Blackwell Ultra）的公开规格是288GB HBM3e显存（2026年公开规格）和15 PFLOPS密集FP4算力（2026年公开规格），显存容量比B200的192GB提升50%，密集计算性能提升1.5倍。在2026年年中的云算力平台公开数据里，B300的按量租赁中位价格在8.13-8.75美元/GPU-小时（2026年6-7月云算力平台公开报价数据），而B200的单卡租金分布在3.70-5.89美元/小时（2026年6-7月云算力平台公开报价数据）。按中位价估算，B300时租约为B200的1.7-1.8倍，但显存只多了50%。这并非线性关系，如果B300不能带来等比例的吞吐提升或节点数缩减，它可能只是纸面上的性能冠军。原有针对B200与H100的性价比结论，需要拉回真实负载下重新验算。注意，本文所有价格和规格均来自公开可查的2026年资料，不引用任何未经证实的基准测试数据。二、288GB对192GB：50%显存提升真正解决的是哪一类问题显存多出96GB，看起来只是容量变化，但实际上受益场景是阶跃式的。第一类是大参数模型的权重驻留：当模型权重加KV Cache超过192GB时，B200 单卡放不下，通常会先走单节点多卡张量并行；只有当整机显存也不够时才需要跨节点。真正产生成本跃迁的是“跨节点”这一步，而非“跨卡”。B300 可能单节点装下，省去通信开销。第二类是长上下文场景：上下文长度翻倍，KV Cache几乎线性增长，比如一个百B级模型，上下文从32K扩到128K，KV Cache可能多出几十GB，这正是288GB显存的用武之地。但要注意，显存提升的收益不是对所有模型都生效。如果你的模型权重加KV Cache远小于192GB，或者并发很低，那50%显存增量只是冗余，无法转化为成本优势。所以，288GB的价值在于它是否跨过了“模型能否装进单卡或单节点”的门槛。那么，288GB显存大致能装下什么规模的模型？按FP8口径，权重约230GB以内的模型有机会单卡驻留，具体仍取决于KV Cache和框架开销，需按第三节公式估算。三、把显存容量换算成节点数：什么规模的模型会从跨节点回到单节点以下为估算方法示例，参数需用自身负载替换。所需显存 ≈ 参数量（B）× 精度字节数 + KV Cache大小 + 框架与激活开销（通常留20%余量）例如，一个700B参数的模型用FP8（每参数1字节），设KV Cache估算为100GB（假设值，非实测），则总需求 = 700GB + 100GB = 800GB，加上20%余量后为 800GB × 1.2 = 960GB。若每节点4卡（示例设定），B200单卡192GB，需要卡数 = 960 ÷ 192 = 5 卡，按每节点4卡（示例设定）需跨2个节点；B300单卡288GB，需要卡数 = ceil(960/288) = 4卡，单节点即可。节点数从2降至1，省去的不仅是跨节点通信的延迟，还有网络带宽的租用成本。但若参数降到100B规模，权重约100GB（FP8），加上KV Cache是否超过192GB取决于上下文长度与并发，请用上式代入你的上下文长度与并发自算。若未超过，B200单卡即可，B300的显存提升就不改变节点数，这时多付的时租就是纯溢价。四、15 PFLOPS密集FP4与1.5倍算力提升，落到实际吞吐上还剩多少纸面算力提升是上界，而非预期收益。实际吞吐受限于三个环节：访存瓶颈、batch组织、解码阶段的带宽特性。生成式推理中，KV Cache的反复读取常使GPU处于内存带宽受限状态，而不是计算受限。B300的15 PFLOPS密集FP4是峰值，但若模型未用FP4量化（可能带来精度损失），或算子库未充分优化，实际吞吐可能远低于1.5倍提升。资料包未提供B300的实测吞吐数据，因此这里只给出判断框架，要点如下：预填充 vs 解码阶段：预填充阶段通常计算密集，解码阶段通常带宽受限。峰值算力提升更可能体现在预填充阶段；若你的负载长解码占主导，算力提升可能大打折扣。FP4量化精度回归：若采用FP4量化，需对比量化前后模型在验证集上的精度下降是否在可接受范围内；若不能接受，则无法利用FP4峰值。batch与并发影响：峰值利用率往往需要高batch size才能达到，若你的并发分布较稀疏，实际吞吐可能远低于峰值。以上为判断框架而非实测，请根据自身负载验证。五、单价不等于成本：一套可复用的每百万Token成本推算公式核心公式：每百万Token成本 =（卡数 × 时租…

DeepSeek部署选型：从精度、显存到卡型的三段式推算指南
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date: 2026-08-04T19:13:49+08:00
description: 一、DeepSeek部署第一步不是选卡，而是先把显存台阶算清楚很多团队在考虑DeepSeek部署时，第一反应是“上什么卡”，但更合理的顺序应该是先算显存。因为不同精度下，同一个模型的显存需求可能相差数倍。以DeepSeek-R1蒸馏系列为例，在FP16/BF16原生精度下，32B和70B模型需要64GB-181GB显存，这个区间大到足以让单卡方案直接出局；而采用FP8或Q4_K_M量化后，显存需求骤降至18GB-45GB，单卡RTX 4090/5090或A100/H100都能成为可行选项。理解这个从“原生”到“量化”的显存台阶变化，是DeepSeek部署选型的第一课。本文不讨论模型能力，只做工程化的容量推算，帮你避开“先买卡再发现显存不够”的坑。需要说明的是，本文中的显存区间来自NVIDIA NIM对DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B的公开模型规格页，以及两篇2026年公开的显存/KV Cache推算研究文章（合计3个公开来源）。所有数字均为区间级推算，不含任何实测tokens/s或精度损失数值，实际占用需在自有环境压测确认。二、FP16原生占用 vs FP8/Q4_K_M量化占用：32B与70B的显存区间对照先看量化带来的显存变化。根据公开推算，DeepSeek-R1蒸馏32B模型在FP8或Q4_K_M量化后，权重显存约需18GB-24GB；而70B模型则需38GB-45GB。这个区间宽度来自量化方案（FP8 vs Q4_K_M）、词表大小以及运行时额外开销的差异。规划时建议按区间上界预留，避免因实现细节导致OOM。下表整理了一个精度—显存—卡型的映射关系，方便快速对照：模型尺寸原生精度（FP16/BF16）量化后（FP8/Q4_K_M）参考卡型32B64GB-181GB区间（整体估算）18GB-24GB单卡RTX 4090（24GB）、RTX 5090（32GB）70B64GB-181GB区间（整体估算）38GB-45GB单卡A100/H100（80GB），或双卡4090/5090注意：原生精度列两行均落在64GB-181GB区间，70B显著高于32B，需按区间上界规划。对于“DeepSeek部署 Q4_K_M 量化显存占用”的疑问，上表就是答案：这一区间即可作为Q4_K_M量化后权重显存占用的规划基线，按上界预留最稳。三、别只算权重：KV Cache、上下文长度与并发数如何吃掉剩余显存权重显存只是基础，真正让显存失控的是KV Cache。它会随着Transformer层数、KV Head数量、Head维度、上下文长度以及并发数（Batch Size）增长而暴涨。例如，处理长文档或高并发请求时，KV Cache可能轻松超过权重占用。好在vLLM、SGLang等推理框架提供了优化手段：启用FP8 KV Cache量化可以压缩缓存体积，Prefix Caching则能复用公共前缀的缓存，显著降低显存压力。估算KV Cache时，可用如下公式：KV Cache ≈ 层数 × KV Head数 × Head维度 × 2（K与V） × 序列长度 × 并发数 × 单元素字节数。各参数可从模型config中直接读取，字节数随FP16/FP8 KV Cache设置变化。先按业务最长上下文与峰值并发算一遍KV Cache，再回头看剩余显存是否够放权重。四、按显存台阶反推卡型：单卡4090/5090、单卡A100/H100与多卡节点的适用边界现在把显存台阶映射到具体卡型。18GB-24GB台阶：对应32B量化后，单卡RTX 4090（24GB）或RTX 5090（32GB）足够，但需预留KV Cache和并发余量，建议开启量化缓存压缩。38GB-45GB台阶：对应70B量化后，单卡A100/H100（80GB）最稳，或者用双卡RTX 4090/5090通过张量并行切分。未量化场景：原生FP16/BF16场景的显存需求处于64GB-181GB区间的高位，单卡80GB级也难以覆盖，需直接进入多卡切分或多机部署。对于“DeepSeek部署 单卡 RTX 4090 能跑吗”这类问题，答案是：32B量化后可以，70B则需双卡或更高显存卡。而“DeepSeek部署 A100 还是 H100”的取舍，取决于你的服务规模：A100的80GB显存足以应对量化后的70B模型，H100则提供更高吞吐，适合高并发场景。在确定卡型时，总显存 = 权重区间上界 + 按目标上下文长度与并发估算出的KV Cache + 框架与碎片开销，三项分别核算后再选卡，不用固定倍数拍脑袋。五、量化带来的取舍：吞吐、延迟与输出质量该怎么自己验证FP8和Q4_K_M并非无损压缩，它们会在数值精度上有所取舍，影响输出质量，但具体损失程度无法一概而论。因此，你需要一套自己…

ComfyUI云GPU怎么选：FLUX.2 与视频生成下，RTX 5090 与 H100 的显存、带宽与每张图成本账
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date: 2026-08-03T20:11:44+08:00
description: 2026 年，FLUX.2（32B 参数的 DiT 模型）和 Wan 2.1/2.2、HunyuanVideo 等视频生成模型已经全面进入 ComfyUI 生产工作流。这时候再讨论 ComfyUI云GPU 怎么选，问题已经不再是“哪张卡算力最强”，而是“在同样的工作流下，32GB 显存的 RTX 5090 够不够用？比 H100 慢多少？每张图、每段视频的实际成本差多少？什么时候必须上 80GB 显存卡？”本文就用事实包中的测试数据，把显存、带宽和成本这三笔账算清楚。一、ComfyUI 云 GPU 选型的变量变了：FLUX.2 与视频模型带来的双重压力过去以 SDXL 为主的图像工作流，显存压力主要集中在单图峰值。但 FLUX.2 和视频模型改变了游戏规则：一方面，FLUX.2 为 32B 参数 DiT 模型，权重常驻规模明显高于早期 SD 系列；另一方面，视频生成需要在时间维度上处理大量中间张量，显存峰值很容易突破 32GB。根据 2026 年 3 月至 7 月的测试口径，RTX 5090（1,792 GB/s GDDR7，32GB VRAM）在 ComfyUI 图像与视频扩散推理中，吞吐量可达到 H100 PCIe（2,000 GB/s HBM2e，80GB VRAM）的 89% 左右，而按量租赁成本仅为后者的约 38%（$0.76/小时 vs $2.01/小时）。以上为 2026 年 3–7 月一组 ComfyUI 扩散推理测试口径下的对照数据（RTX 5090 vs H100 PCIe），非普适结论，随工作流与计费方案变化。这意味着，ComfyUI 云 GPU 的选型指标已经从严苛的“显存越大越好”转向“带宽与显存驻留的平衡”。二、拆一条 ComfyUI 节点图的显存账：权重、VAE、ControlNet 与中间张量各吃多少要判断 32GB 显存是否够用，得先把一张图或一段视频跑起来时显存被谁占用的账算清楚。以下显存拆解基于 2025 年–2026 年 3 月的 ComfyUI 视频工作流测试口径（Wan 2.1/2.2 14B、720p 未量化），实际占用随分辨率、帧数与量化精度变化。一条典型的 ComfyUI 工作流，显存消耗主要来自四部分：模型权重常驻：FLUX.2 这类 32B 参数 DiT 模型，权重需常驻显存，FP8/GGUF 量化可降低常驻与峰值占用（本文不给出具体权重显存数字，因公开测试口径未覆盖）。VAE 编解码峰值：VAE 在编码输入或解码输出时，会创建高分辨率中间张量，这一瞬间的显存峰值常常是 OOM 的元凶。峰值随输出分辨率与序列长度上升，是否超过 32GB 需以实测峰值显存判断。ControlNet/LoRA 常驻：每增加一路 ControlNet/LoRA 都会抬高常驻显存，具体增量需以自己工作流的显存监控读数为准。生产工作流常用多个控制工具，这部分累积量不容小觑。视频序列的中间张量：视频模型（如 Wan 2.1/2.2 14B）在推理时，需要对每一帧的隐空间表示做处理。在 720p 分辨率下，未量化推理的峰值显存需求高达 65GB–80GB，这是 32GB 显卡无法承载的。即使使用 Temporal Tiling（时域分块）降低峰值，分块后的中间张量依然可能超过 32GB，尤其当帧数较长时。所以，对 FLUX.2 单图生成或中短序列视频，借助 FP8/GGUF 量化和 Temporal Tiling，32GB 显存是可以跑的；但对 14B 视频模型在 720p 长序列下的未量化推理，80GB 显存是硬门槛。三、带宽—吞吐—价格三角：89% 的吞吐与 38% 的成本到底意味着什么扩散模型的每一步迭代都高度依赖显存带宽——无论是读取模型权重，还是读写中间张量。RTX 5090 的 1,792 GB/s 与 H100 PCIe 的 2,000 GB/s 相差约 10%，因此理论带宽比约为 89.6%，而实测吞吐比恰好为 89% 左右。89.6% 的理论带宽比与 89% 的实测吞吐比接近，可作为“该测试口径下扩散步进以带宽敏感为主”的旁证；这是基于两个数值的推断，并非测试方给出的结论，且不代表所有节点图（含 VAE 解码、大量 CPU 侧节点的工作流）都成立。单看单位时间性能，RTX 5090 略逊于 H100；但把成本放进来，结论就完全不同。按量租赁价格 RTX 5090 约为 H100 的 38%，但吞吐达到后者的 89%，因此单位成本性能（即每美元获得的吞吐）反而高出约 2.34 倍（89% ÷ 38% ≈ 2.34，按给定比例计算，不含加载与空转时间）。换句话说，如果任务能被 32GB 显存容纳，RTX 5090 在性价比上具有压倒性优势。卡型显存带宽吞吐比按量成本比适配场景RTX 509…

算力租赁H100报价差2.9倍：2026年7月团队破局复盘
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date: 2026-07-19T01:11:50+08:00
description: 7月中旬数据砸下来：同卡报价差近3倍上周市场上传出一组新鲜数字，直接戳中不少中小团队的痛点。有人把Azure、RunPod、Vast等几个渠道的报价程序化抓取，7月4日一天就拿到1417条观测值。H100这一行最扎眼：最低1.33美元/小时，最高3.85美元，中位数2.59美元，同日同卡差了2.9倍。H200更夸张，低到0.50高到4.39，跨度8.8倍。B200因为供给少，反而区间最窄。这些不是抽象报告。差异来自期限（现货vs一年承诺）、互联（SXM+IB还是PCIe+以太网）、附带存储、区域合规、以及对手方是大云SLA还是单机主机。7月中旬前后，还有人指出大厂单卡H100能报到11美元级别，而专业渠道压在2美元上下，logo和生态溢价明显。RAM短缺、HBM抢产能的背景还在，Blackwell实例如Google A4 B200虽已GA，但8卡起步、区域有限、承诺折扣不好拿，进一步放大了选择难度。我们团队正好卡在这个节点。一个做多轮智能体微调的中型项目，原计划用8卡H100跑两周密集实验，预算按“市场均价”估的，结果一上手就乱套。问题怎么一步步暴露的项目启动前两天，大家按“最便宜优先”在市场扫货。先锁定一个1.4美元出头的H100节点，看着参数匹配就下单。脚本一跑，分布式训练直接卡在通信超时。细查发现是PCIe+普通以太网，NVLink带宽和IB差太远，多卡AllReduce根本起不来。换一家“看起来靠谱”的中位价，3美元左右，附带存储却按量另计，checkpoint一写就爆账单。区域还偏，数据出境合规要额外走审批。试了三天，进度落后一周，钱花了不少，模型一个都没训完。团队里有人翻出7月的聚合数据，才意识到：报价不是价格，是不同产品的标签。没有标准化合同，就没法直接套利或横向比。继续乱试，只会继续踩坑。复盘操作：从清单到小规模验证我们停下来，花半天把需求钉死成可检查清单，而不是模糊的“要H100”：互联必须SXM + 高带宽IB或同等，支持多节点扩展单卡显存≥80GB，节点内NVLink完整区域限定国内或指定合规区，数据不出境存储：至少本地高速盘+可挂载持久卷，checkpoint免费或低价期限：按需起步，可随时扩缩，无强制长约对手方：有基本SLA和可查历史可用性，拒绝纯个人主机计费透明：无隐藏egress或额外IO费清单写好后，手动+简单脚本对照几家渠道。先过滤掉明显不符的，再挑3-4个候选做1小时烟雾测试：跑一个小规模的Megatron或DeepSpeed demo，盯通信耗时、显存占用、IO速度。一个候选通信延迟高被淘汰，另一个存储写入慢直接放弃。最终锁定一个符合全部硬条件、价格落在中位数附近的选项。NexGpu在这里帮了大忙——直接按清单筛节点，支持按需起停和快速扩容，不用自己对接多个API。测试通过后，正式切到8卡，监控面板盯着利用率、网络吞吐和账单实时曲线。上线后的调整与结果正式跑起来第一天，利用率只有60%多，发现数据加载管道有瓶颈。立刻加了本地缓存和预取，利用率拉到85%以上。中途需要临时加4卡做消融实验，NexGpu这边几分钟就扩完，任务无缝并入，不用重新排队。两周下来，总花费比最初“最便宜”方案还低了约25%，因为没有无效试错和隐藏费用，进度也赶上了。模型几个关键指标达标，智能体多轮循环的延迟降到可接受范围。更重要的是，团队现在有了可复用的选卡SOP：清单→多源报价→烟雾测试→监控扩缩。7月这些 dispersion 数据其实是提醒——算力租赁市场还在OTC阶段，标准化远未完成。便宜不等于能用，贵也不一定多值。把需求拆到操作级，再借助灵活平台落地，中小团队才能在波动里稳住交付。