AI大模型并发访问支持计算公式

“50 人同时访问” 需转化为系统需支撑的并发请求数（QPS），关键公式如下：

基础并发请求数（QPS）计算公式

7B 模型推理的核心瓶颈是GPU 显存（FP16 约需 20GB，INT8 约 10GB，INT4 约 6GB）和算力（需快速处理矩阵运算）。以下方案覆盖不同成本和性能需求：

适用场景：文本分类、简单问答（允许精度轻微损失），预算有限。

组件	配置详情	说明
GPU	4×NVIDIA RTX 4090（24GB GDDR6X）	单卡 INT8 下可支持批大小 = 10（处理 10 个请求 / 次），4 卡总批处理能力 = 40，满足 50 并发（峰值需 1.5 倍时加 1 卡）。
CPU	AMD EPYC 7543（32 核 64 线程）	足够调度请求、预处理文本（如分词），避免 CPU 成为瓶颈。
内存	128GB DDR5（32GB×4）	为 GPU 提供数据缓存，避免内存不足导致 IO 阻塞（需≥GPU 总显存的 1.5 倍）。
存储	2TB NVMe SSD	存储量化后的模型文件（7B-INT4 仅需～6GB）和日志，NVMe 保证快速加载模型。
网络	10Gbps 以太网	支持用户请求快速传输，避免网络延迟影响响应速度。
总预算	约 5~6 万元（不含机房 / 电力）	性价比高，依赖量化压缩降低显存需求。

适用场景：智能对话、内容生成（需较高精度），平衡性能与成本。

组件	配置详情	说明
GPU	2×NVIDIA A30（24GB HBM2）	专业数据中心级 GPU，FP16 下支持批大小 = 8（单卡处理 8 个请求），2 卡总批处理能力 = 16，配合并行推理框架（如 vLLM）可支撑 50 并发。
CPU	Intel Xeon Gold 6430（32 核 64 线程）	稳定处理多线程请求调度，兼容 GPU 加速库（如 CUDA）。
内存	192GB DDR5（32GB×6）	满足模型加载、中间数据缓存（A30 显存总 48GB，内存需≥72GB，此处冗余设计）。
存储	4TB NVMe SSD	存储 FP16 模型（~20GB）、缓存历史对话数据，支持快速随机读写。
网络	25Gbps 以太网	减少多卡通信延迟（分布式推理时需高带宽）。
总预算	约 8~10 万元	专业卡稳定性更强，适合 7×24 小时服务。

适用场景：实时交互（如聊天机器人）、高并发创作（需≤1 秒响应）。

组件	配置详情	说明
GPU	1×NVIDIA A100（40GB HBM2e）	单卡 FP16 下可支持批大小 = 20（处理 20 个请求 / 次，延迟≤0.8 秒），配合 vLLM 的 PagedAttention 技术，单卡即可支撑 50 并发（峰值加 1 卡）。
CPU	Intel Xeon Platinum 8480+（56 核 112 线程）	顶级 CPU，快速处理请求排队和预处理，避免拖慢 GPU。
内存	256GB DDR5（64GB×4）	支持大批次数据缓存，兼容 A100 的高吞吐量需求。
存储	4TB NVMe SSD + 1TB 系统盘	模型加载速度≤10 秒，支持实时日志和对话历史存储。
网络	100Gbps InfiniBand	若扩展多卡，低延迟通信保证分布式推理效率。
总预算	约 15~20 万元	单卡即可满足高并发 + 低延迟，适合对响应速度敏感的场景。

若不想维护物理机，可选择云厂商的 GPU 实例，按需扩容：

量化精度选择：优先用 INT8（平衡精度和显存），INT4 需评估业务对精度的容忍度（如生成式任务可能出现逻辑错误）。
推理框架优化：用 vLLM、Text Generation Inference（TGI）等框架，通过 “连续批处理” 提升 GPU 利用率（比原生 PyTorch 快 3~5 倍）。
监控与扩容：部署 Prometheus 监控 GPU 利用率（目标≤80%）、QPS 和延迟，峰值时临时扩容 GPU 实例。

通过以上配置，可稳定支撑 50 人同时访问 7B 模型，具体方案需根据业务精度要求和预算调整。

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