以Qwen-32B模型为例，其参数规模达320亿，在推理时对显存有巨大需求。据经验估算，32B模型完整推理所需显存约在58GB左右。这意味着单卡24GB显存(如RTX 4090等)无法独立承载该模型，需要多GPU协同或使用更高显存的专业卡。
实际测试表明，大模型性能的瓶颈在于显存容量而非算力：只要显存足够大，推理速度就能有压倒性提升；反之，如果显存不足即使借助主机内存亦会严重拖慢速度。
Qwen-32B需要约58GB显存，DeepSeek-VL R1也需要高显存支持，多GPU协同是必须的。
4块高功耗GPU同时运行时功耗可能超过1.5kW，需确保电力和空调制冷充足。
以下提供3套不同的配置组合(均在预算内)，并分析各自的部件清单、价格估算、优劣势及适用场景。
双路 A800 40GB 高显存配置
四卡 RTX 6000 Ada 高并发配置
四卡 RTX 4090 性价比配置
采用2× NVIDIA A800 40GB数据中心GPU构建，高显存保障大模型加载，每卡40GB总计80GB显存。A800属于A100的合规版本(Ampere架构)，单卡性能接近A100 40GB且具有较高带宽和稳定性。
该配置选择单台双路服务器(例如浪潮NF5488M5或戴尔PowerEdge系列)安装两块A800 GPU，并配备高性能多核CPU和充足内存。A800 GPU TDP约300W，两卡满载功耗约600W，考虑CPU等其整机功耗在1kW左右，适合机房标准电源和散热条件。
| 部件 | 规格配置 | 数量 | 参考价格(￥) |
|---|---|---|---|
| GPU | NVIDIA A800 40GB 高性能计算卡 | 2块 | ~120,000 |
| CPU | 双路 Intel Xeon Silver 4310 12核 @2.1GHz | 2个 | ~10,000 |
| 内存 | 128GB DDR4 ECC 内存 (16GB×8) | 1组 | ~6,000 |
| 存储 | 2TB NVMe SSD (高速PCIe4.0，用于模型文件) | 1块 | ~2,000 |
| 主板/机架 | 双路服务器主板(支持2×GPU，PCIe4.0)+ 2U机架机箱 | 1套 | ~8,000 |
| 电源 | 1+1 冗余电源 (1200W×2) | 1套 | ~5,000 |
| 其他 | 高速网络接口 (千兆/万兆), 散热风扇组等 | 1套 | ~3,000 |
| 整机价格 | 合计 | -- | 约 154,000 |
此方案适合注重大模型稳定运行的场景，比如主要服务Qwen-32B等超大模型单次推理，但并发量适中。对模型扩展有一定需求的团队可用该基础逐步升级(例如未来加装更多GPU)。如果办公机房电力或散热裕度有限、但希望利用高显存专业卡确保模型兼容性和可靠性，方案一是不錯的选择。
采用4× NVIDIA RTX 6000 Ada 48GB专业GPU构建，注重多GPU并行以提升并发吞吐。RTX 6000 Ada是Ada Lovelace架构的工作站卡，拥有48GB ECC显存和强大的FP32/FP16算力，单卡浮点性能可达91 TFLOPs。
4卡总显存达192GB，意味着可在不同GPU上同时加载多个大模型或将超大模型拆分到多卡上运行。服务器可选Dell PowerEdge R760xa(2U支持4×双宽GPU)或超微4U GPU服务器等，单路或双路CPU平台均可(双路Xeon或单路高核AMD EPYC)，并配置高速存储。每块RTX 6000 Ada功耗约300W，4卡满载约1200W，再加上CPU和其他组件，需预算整机功耗约1.5~1.7kW，推荐配置高功率冗余电源和加强散热。
| 部件 | 规格配置 | 数量 | 参考价格(￥) |
|---|---|---|---|
| GPU | NVIDIA RTX 6000 Ada 48GB 工作站显卡 | 4块 | ~196,000 |
| CPU | 双路 Intel Xeon Gold 6428N 32核 @2.5GHz | 2个 | ~20,000 |
| 内存 | 128GB DDR5 ECC 内存 (16GB×8) | 1组 | ~8,000 |
| 存储 | 2× 2TB NVMe SSD (RAID1，用于模型与数据存储) | 2块 | ~4,000 |
| 主板/机箱 | 双路服务器主板(支持PCIe 5.0 x16×8插槽)+2U机架式GPU服务器机箱 | 1套 | ~15,000 |
| 电源 | 1+1 冗余电源 (1800W ×2，高效白金认证) | 1套 | ~6,000 |
| 其他 | 高速网卡 (双端口万兆)，强力散热风扇组等 | 1套 | ~5,000 |
| 整机价格 | 合计 | -- | 约 254,000 |
注：此配置可能超出预算上限，但可通过减少GPU数量或选用折扣价来控制在17万以内，例如选配3块RTX 6000 Ada约￥150,000，总价≈￥180,000。
此方案适合高并发、大容量、多模型并行的要求，也就是本次需求的理想目标场景。若用户请求负载接近满负荷(大量用户同时调用不同模型)，该配置能提供最平稳的服务。它也适合计划部署多个大型模型(比如同时提供几个不同的30B级模型)的团队，一台服务器即可容纳，并预留一定余量应对将来更大的模型或增长的并发。需要注意保证机房电力和制冷支持此高功率设备。
采用消费级旗舰4× NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB构建的高性价比方案。RTX 4090属于Ada架构消费卡，拥有24GB GDDR6X显存和极高的GPU算力(FP16算力超越A100 40G)，价格却远低于数据中心卡。
通过选用Supermicro等支持GPU的工作站服务器主板和4U机箱，可将4张RTX 4090安装于单机。CPU可采用AMD EPYC单路高核数处理器(例如EPYC 展现64核)以提供充足PCIe通道和调度能力。该方案利用民用显卡提升并发算力，以较低成本接近专业卡的性能。每张4090峰值功耗约450W，但实际推理平均功耗在300W左右，4卡满载功耗预估~1200W，需配置高功率电源和良好机箱风道散热(4090自带风扇，建议使用大塔式机箱或4U服务器机箱以容纳其尺寸和散热)。
| 部件 | 规格配置 | 数量 | 参考价格(￥) |
|---|---|---|---|
| GPU | NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB 显卡(三风扇公版) | 4块 | ~60,000 |
| CPU | AMD EPYC 7513P 32核 @2.6GHz(单路服务器CPU) | 1个 | ~15,000 |
| 内存 | 128GB DDR4 ECC 内存 (16GB×8) | 1组 | ~6,000 |
| 存储 | 1TB NVMe SSD + 4TB SATA HDD (高速缓存 + 大容量存储) | 2块 | ~3,000 |
| 主板/机箱 | Supermicro单路服务器主板(支持4×PCIe4.0 x16)+4U GPU工作站机箱 | 1套 | ~12,000 |
| 电源 | 1+1 冗余电源 (1600W×2) | 1套 | ~5,000 |
| 其他 | 散热系统(高速涡轮风扇×6)、万兆网卡等 | 1套 | ~4,000 |
| 整机价格 | 合计 | -- | 约 105,000 |
此方案面向预算有限但仍需一定并发AI服务的情况，例如中小型团队内部测试、PoC阶段部署。本地隐私数据处理需要一套自己的算力又暂时无法投入大量资金时，4×RTX 4090可以用较低成本提供媲美小型集群的推理能力。对于以OCR、图像识别为主的应用，它绰绰有余；对于32B语言模型，可以满足基本使用和中等并发，但若要求长时间稳定高负载运行需慎重评估散热和维护能力。总的来说，这是在专业级方案之外具有最佳性价比的选择，但需要接受一定的工程折衷。
综合考虑并发性能、模型兼容性、扩展弹性和预算投入，最推荐方案二(四卡 RTX 6000 Ada 高并发配置)作为当前需求的部署选择。
方案二配备了4块高规格GPU，能够在100用户并发场景下提供充裕的计算余量。相比方案一的2卡，4卡系统可更好地平摊并发请求，减少单GPU负载，提升整体吞吐和响应速度。尤其针对同时运行多个模型服务或多任务(如部分用户在调用LLM对话，部分在执行图像OCR)，多GPU可以实现真正的并行处理，不会出现资源抢占瓶颈。
单卡48GB显存在当前来看非常充裕，能够直接加载大部分30B级模型而无需过多特殊优化。两卡协同可运行像Qwen-32B这样需求接近60GB显存的模型；剩余的GPU资源还能并行加载DeepSeek-VL等多模态模型，或部署不同精度版本以优化性能。未来如需引入新的大模型(例如50B或更多参数)，该硬件平台也可通过增加GPU(预留插槽)或更高型号GPU升级来实现扩展，不会很快被淘汰。
虽然方案二初始投资接近预算上限，但所选用的都是企业级组件(专业GPU、服务器主板、电源等)，在稳定性和支持上有保障。例如，RTX 6000 Ada属工作站级产品，其可靠性和寿命优于消费卡。Dell/浪潮等品牌服务器整机经过优化测试，有完善的远程管理(IPMI/iDRAC)和售后支持，能够减少运维人力成本。这对于企业级部署尤为重要——相较方案三用消费卡潜在的维护问题，方案二可让团队将精力更多放在模型服务本身。