GPU卡选型指南

英博云提供多种 GPU 与 CPU 云服务，用户可以根据显存容量、显存带宽以及计算性能的不同需求来选择最合适的硬件资源。

GPU 卡选型对比表

型号	显存容量	显存类型	显存带宽	NVLink	适用场景
RTX 4090	24GB	GDDR6X	高	无	消费级显卡，性价比高
RTX 4090D	24GB	GDDR6X	高（算力阉割）	无	中国市场版本，推理为主
A16	16GB	GDDR6	低	无	面向虚拟化/推理
A40	48GB	GDDR6	中等	有限	专业卡，性价比较高
A800	80GB	HBM2e	高	支持	数据中心卡，大显存
H800	80GB	HBM3	极高	支持	数据中心卡，最佳训练选择

CPU 可用于前处理、数据加载、多进程调度。

对大语言模型推理/训练来说，CPU 性能不是瓶颈，但内存容量和 I/O 吞吐会影响多卡并行效率。

模型规模与显存需求对照表

在使用大语言模型时，可以参考模型开源仓库（如 Hugging Face 或官方 GitHub 项目）中的 README 或配置文档，通常会给出推荐的 GPU 配置，例如所需的显存大小、是否支持量化加载、是否需要多卡并行等。

显存需求与模型参数量大致呈线性关系，可以通过以下经验公式估算：

显存需求 ≈ 参数量 × 精度占用字节数 ÷ 1e9

其中：

• FP32：4 字节
• FP16：2 字节
• INT8：1 字节
• INT4：0.5 字节

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模型规模	FP16 显存需求	INT8 显存需求	INT4 显存需求	示例模型
7B	~14GB	~7GB	~3.5GB	LLaMA-7B
8B	~16GB	~8GB	~4GB	Qwen/Qwen3-8B
14B	~28GB	~14GB	~7GB	LLaMA-13B, Qwen-14B
30B	~60GB	~30GB	~15GB	LLaMA-30B
70B	~140GB	~70GB	~35GB	LLaMA-65B, Qwen-72B

注：以上为仅模型参数占用的显存，实际训练或推理时还需要额外显存用于激活值（activation）、优化器状态（optimizer states）等，通常需要预留 20%–30% 的显存空间。

应用场景选型示例

以开源大模型 Qwen/Qwen3-8B 模型为例，选型建议如下：

Qwen/Qwen3-8B 属于中等规模模型，参数量约 8B，推理时对显存需求约 16GB（FP16 量化后可更低），训练时通常需要 40GB–80GB 显存。

• 单卡推理
  • 推荐：RTX 4090 / 4090D（需量化加载），或 A40（直接支持 FP16）。
• 小规模训练 / 微调
  • 推荐：A40（48GB），适合 LoRA / PEFT 等轻量化微调。
• 完整训练 / 高性能需求
  • 推荐：A800 / H800（80GB），尤其是 H800 的 HBM3 带宽可显著提升训练效率。

因此，对于 Qwen3-8B 这类模型，如果仅做推理测试，可以选择性价比更高的 4090；若需要在云端进行大规模训练或微调，推荐使用 A800 或 H800 多卡配置。