大模型本地部署显卡怎么配3个真实方案
大模型本地部署显卡怎么配？3个真实方案
最近有老板问我，图老师，我们要做大模型本地部署，显卡到底该买几张。
这个问题我一周能被问三四遍。
买多了，几十万砸进去，老板心疼。
买少了，模型跑不动，员工骂街。
更扎心的是，很多企业显卡买齐了，GPU 利用率一直不到 25%，钱全花在闲置上。
今天图老师讲透大模型本地部署的显卡配置，给你 3 个真实方案，按企业规模对号入座。
大模型本地部署先算三笔账
买显卡之前，先算清三笔账，别一上来就问买几张。
很多老板吃亏就吃在跳过这一步，直接让 IT 去询价，结果买回来的卡要么不够，要么堆着吃灰。
跑什么模型，这是第一笔账。
70 亿参数和 700 亿参数，吃的显存差十倍。
简单说，7B 模型一张 24G 卡能跑，70B 模型得四五张卡才稳。
所以先定模型再谈显卡，顺序不能反。
多少人用、并发多大，这是第二笔账。
五个人偶尔用，和五百人天天用，配卡完全是两码事。
更要看峰值，比如每月结账那天财务几十个人同时跑报表，平时却没人用。
按峰值配会浪费，按平均配会卡死，得看业务的真实节奏。
数据出不出本地，这是第三笔账。
工艺参数、报价规则、客户名单、配方，一旦敏感，就只能本地部署。
公网大模型再强都用不上，因为数据出不了公司这道门。
尤其是化工、制造、金融这几个行业，数据合规这一条是硬杠杠。
三笔账算完，你才知道自己到底需要多大算力，预算也才好往下谈。
一张卡能跑多大的大模型
小团队、试点场景，一张卡往往够用。
一张 24G 显存的消费级卡，能跑动 7B 到 14B 的开源模型。
这类模型做内部知识问答、文档摘要、简单审核，效果够用。
成本也低，一张卡一两万，加一台主机，十万以内能搭起来。
但有个前提，别指望它扛高并发。
十几个人同时问，它就排队。
长文档解析、复杂推理，它慢得让人想砸键盘。
所以这张卡的真实定位，是试点和小范围验证。
跑通了再往上扩，跑不通损失也有限。
我们一个制造业客户就是这么起步的。
先用一张卡跑报价辅助的 14B 模型，验证了 AI 真能读懂自家参数，才敢往大了投。
他们当时的做法很聪明，先让两个报价员试用一个月，把模型答案和老报价员的答案逐条对比。
对得上的留，对不上的调，一个月下来准确率从六成提到八成五。
老板一看真省钱，第二年直接批了三张卡的预算。
所以一张卡的方案，价值不在省钱，在于先验证可行性再下重注。
中等规模显卡怎么配最稳
业务跑起来、几十号人天天用，就得进中等规模。
主流配法是 两到四张卡，跑 30B 到 70B 的模型。
这个量级，能撑住一个部门的高频调用。
售前报价、客服问答、知识检索，都能 cover。
成本大概三五十万，对企业是个能接受的投入。
但这里有个最大的坑，显卡买够了，利用率却上不去。
传统做法是按整张卡分配，一个模型占一张卡。
可大模型的负载是波动的，白天忙晚上闲，调多调少不均匀。
按整张卡分，GPU 利用率普遍不到 25%，剩下算力全在睡觉。
企业花了四张卡的钱，实际只用到一张半。
更要命的是，很多企业还按模型堆卡。
一个 chat 模型占一张，一个 embedding 占一张，再加 rerank、ASR、TTS，五个模型五张卡起步。
可这些模型大部分时间都在空转，真正同时忙的没几个。
图博数智重点解决的就是这个利用率问题。
我们基于 K8s 做 GPU 虚拟化和智能调度，让一张卡按需跑多个模型。
简单说，就是哪个模型忙，算力就往哪边倾斜，闲的模型自动让位。
传统要 5 张卡才能跑的 5 个模型（chat、embedding、rerank、ASR、TTS），图博数智 2 张卡就能搞定，同样硬件撑起 3 倍业务量。
相当于买两张卡，能干过去五张卡的活，省下来的钱够再上一条业务线。
对企业老板来说，这笔账算得过来。
大模型本地部署多卡怎么搭
业务再往上，全公司几百号人、多条业务线都用，就要搭多卡集群。
这个规模，显卡七八张起步，模型上到 70B 以上，甚至多模型并行。
成本百万级，是个正经的 IT 投入，得走年度预算。
多卡集群，买卡简单，调度才是真功夫。
哪个模型跑在哪几张卡上，怎么动态分配，怎么在并发高峰自动扩容、低谷回收。
这些调度逻辑，决定了这套集群到底值不值。
很多企业自己搭，最后变成一堆显卡各跑各的，数据不通模型不通，又回到孤岛。
更常见的是，采购和 IT 各管一段，采购比价买最便宜的卡，IT 只管装上能跑就行，没人统筹算力和业务。
结果卡买得杂，驱动不兼容，调度也调不动。
图博数智的玩法，是把模型、算力、业务系统拉到同一个底座上调度。
显卡按业务需要动态跑，不再按模型死分。
白天售前高峰，多分给报价和方案智能体。
晚上客服低谷，把算力切去跑批量 embedding 和文档索引重建。
同样八张卡，能干传统搭法十六张卡的活。
而且因为统一调度，所有业务线的数据都沉淀在同一个底座里，越用越聪明。
不会像孤岛搭法那样，每条线各训各的，数据互相看不见。
显卡买多不如用得满
讲到这里你应该明白了。
大模型本地部署，老板总纠结买几张显卡。
其实显卡买够就行，真正难的是把卡用满。
很多老板比价半天，省下两万块买显卡，结果利用率只有 20%，等于扔了八成的钱。
这种省法，省在小处，亏在大处。
真正会算账的老板，先想清楚怎么把显卡吃满。
模型怎么选、负载怎么调、业务怎么接，这三件事理顺，一张卡能当两张用。
理不顺，十张卡也是摆设。
给你一份自查清单，对一下你家的卡是不是真用满了：白天峰值时段 GPU 利用率有没有过 60%，晚上有没有任务自动切上去补位，五个核心模型是不是挤在尽量少的卡上，调度是不是按业务优先级而不是按模型死分。
四条都能点头，说明你家用得到位。
有一条摇头，钱就在白扔。
显卡没买少，只是没用满。
如果你也想算算自己企业的显卡到底配几张、怎么用满，可以找图博数智聊聊。
我们先帮你盘模型和业务，再给配置建议，不让你多花一分冤枉钱。
关注我，图老师每天分享一个企业 AI 落地的真问题、真办法。