大模型和算力的选型与调优

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田立宇
田立宇

威努特安全网络

2026年8月27日 08:00
北京

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很多客户在实施算力项目前，都会纠结选什么模型、买什么显卡、怎么部署以及怎么调优等问题。

本文结合公司自身实践及客户项目经验，围绕企业大模型应用阶段的推理部署，系统梳理模型选型、算力配置、部署架构和性能优化等关键环节，为大家在大模型和算力选型时参考。

模型选型

所有的技术选型都应遵循业务驱动的原则，根据业务需求选模型。一个典型的案例就是Deepseek系列模型在文字推理方面很强，但是不支持图片多模态的分析。如果需要多模态的识别功能，就得选Qwen、GLM等模型。

大模型训练时模型权重一般是 FP16/BF16，即一个参数权重16 bit占用16位。量化就是把这些权重参数压缩到更低位宽（8bit占用8位，4bit占用4位），量化后体积小了，速度快了，但损失了精度。比如，对最新发布的Qwen3.8-27B 来讲，各个量化版本的模型大小和量化质量的图示说明如下：

算力选型

硬件算力显卡经常需要结合大模型一起进行选型，选显卡主要关注显存大小和芯片架构。

运行大模型需要的显存计算公式：

具体各部分的占比和说明如下表：

对于Qwen3.8-27B的Q4\_K\_M量化版本，在24GB的英伟达消费级显卡RTX 4090上就可以运行，在32GB的RTX 5090上就可以流畅运行。

芯片架构决定了显存带宽。显存带宽往往是大模型推理的主要瓶颈点。选算力卡时首先关注显存带宽，其次看显存容量，最后才看算力。比如英伟达的H200 相比 H100 算力不变、仅升级显存带宽（从3.35TB/s升级到4.8TB/s），推理吞吐量就提升了60-90%。

当前市面上主要显卡的显存带宽如下表所示：

部署架构

部署架构考虑的是如何让模型运行在算力卡上，现在可选的方案是张量并行（TP）和多副本，主要区别见下表：

正式上线前一定进行实际部署验证，确保可满足业务需求。

我们针对Qwen3.6大模型在不同显卡上的实测数据如下：

参数调优

模型部署后，为了达到最佳性能，一般还需要进行参数调优。关键性能参数如下：

我们针对Qwen3.5-122B在16卡5090上的调优实测结果：

压力测试

为了测试大模型运行的真实性能，必须要进行压力测试。性能主要关注两个维度：系统吞吐量和用户延迟，这两个性能指标往往不可兼得，经常会互相影响，需要结合业务进行实测验证，寻找平衡点。

我们在一组28张L20集群上，运行7副本的Qwen3.5-122B模型，实际压力测试结果见下图：

寻找并发平衡点时，应固定真实业务的输入长度、输出上限、流式方式和提示词，逐档提高并发，记录成功率、TTFT、输出 tokens/s、RPS、平均延迟和 P95/P99。当吞吐增益已经很小、尾部延迟开始陡升时，选择拐点前一档，并给生产环境保留余量。

总 结

汇总上述所说的大模型和算力选型部署要点如下：

模型选型：业务驱动，按需选择模型格式和量化等级；

算力选型：算显存和选带宽，多卡场景显存带宽是瓶颈；

部署架构：确定TP和副本方案，严禁单卡多副本，优先独立调度；

参数调优：理解显存分配逻辑，按延迟/吞吐偏好，测试后再做取舍；

压力测试：寻找吞吐和延迟的平衡点，保留系统余量，不追求极限点。

大模型建设是一项系统工程，只有模型、算力、架构和优化策略协同匹配，才能实现高性能、低成本、可持续的大模型应用落地。