云知道CLOUD通义千问-14B（Qwen-14B）是阿里云推出的一个大语言模型，参数量约为140亿。对于这类模型，显存需求取决于多个因素，包括：
- 是否进行推理（inference）还是训练（training）
- 是否使用量化技术（如INT8、FP16、FP32）
- 批处理大小（batch size）
- 上下文长度（sequence length）
- 是否使用模型并行或显存优化技术（如ZeRO、FSDP等）
以下是不同场景下的大致显存需求估算：
1. 推理（Inference）
-
FP16 精度：
14B 模型的参数量约为 14 × 10^9，每个参数占 2 字节（FP16），仅参数本身就需要约：
14e9 × 2 bytes = 28 GB
加上激活值、KV缓存等，通常需要 30~40 GB 显存。 -
INT8 量化：
使用量化后，参数可压缩至约 1 字节/参数：
14e9 × 1 byte = 14 GB，加上其他开销，总显存约 16~20 GB。
👉 因此，单张 A100（40/80GB）或 2×3090/4090（24GB）通过量化也可运行。
2. 训练（Training）
训练需要更多显存，因为要保存梯度、优化器状态（如Adam）等。
- FP16 混合精度训练：
- 模型参数：~28 GB
- 梯度：~28 GB
- 优化器状态（Adam）：约 56 GB（每个参数需 4 字节）
- 总计：约 60~100+ GB，具体取决于 batch size 和 sequence length
👉 通常需要 多张 A100（如 4×80GB）并配合模型并行、ZeRO 等技术才能完成全量微调。
总结
| 场景 | 精度 | 显存需求 | 可行硬件示例 |
|---|---|---|---|
| 推理 | FP16 | 30~40 GB | 1×A100 40/80G |
| 推理 | INT8 | 16~20 GB | 1×3090/4090/A100 |
| 全参数微调 | FP16 | 60~100+ GB | 多卡 A100/H100 集群 |
| LoRA 微调 | FP16 | 20~30 GB | 1×A100 或 2×4090 |
✅ 结论：
通义千问-14B 在 INT8 量化后可在单张 24GB 显卡（如 RTX 3090/4090）上进行推理；若使用 FP16，则建议使用 A100 40GB 或更高。
如需训练，建议使用多卡 + 分布式训练框架（如 DeepSpeed、ColossalAI）。
如果你有具体使用场景（如本地部署、微调等），我可以给出更详细的配置建议。