我需要多少块GPU才能部署Llama 70B模型？要回答这个问题，首先需要了解大语言模型所需的显存容量。

计算公式如下：

$$M=\frac{(P\times 4B)}{\left(\frac{32}{Q}\right)}\times 1.2$$

符号	说明
M	显存容量（单位：GB）
P	模型参数量（例如：70B模型含700亿参数）
4B	每个参数占用4字节
32	4字节对应的比特数
Q	模型加载位宽（例如：16比特/8比特/4比特）
1.2	额外资源占用的20%冗余系数

以下通过具体案例进行测算：

Llama 70B部署显存需求

以16位精度加载700亿参数的Llama 70B模型：

$$\frac{70\times 4\text{bytes}}{32/16}\times 1.2=168\text{GB}$$

该显存需求超出单块A100 80GB显卡的负载能力，但通过两块A100 80GB即可部署16位精度的Llama 2 70B模型。

如何进一步优化Llama 2 70B显存占用？

量化技术能显著降低显存需求。该方案通过将模型参数从浮点精度转换为低位宽格式（例如8位整数），在维持模型性能的前提下，大幅降低计算资源消耗，使得资源受限设备也能高效部署模型。但需注意：精度降低可能影响输出准确性。

经验证，8位量化基本可保持16位精度的模型性能，而4位量化则可能导致模型表现显著下降。

采用4位量化加载Llama 2 70B的案例：

$$\frac{70\times 4\text{bytes}}{32/4}\times 1.2=42\text{GB}$$

此配置可在两块24GB显存的L4 GPU上完成部署。