# Llama 3.3 70B GPU 要求：显存、GPU 与服务器

> Llama 3.3 70B 在 BF16 下约需 141 GB 显存，FP8 约需 71 GB，4 位量化约需 35 GB，另需 KV 缓存。适配的 GPU、服务器及价格。

来源：https://fullgpu.com/zh/models/llama-3-3-70b  
更新日期：2026-10-22  
发布方：FullGPU (https://fullgpu.com/)

**简而言之：** 可以。采用 FP8，单张 NVIDIA H200（141 GB，FullGPU 每月 US$3,090）即可运行 Llama 3.3 70B，支持 8k 上下文和 8 个并发请求；单张 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell（96 GB）可容纳单个 8k 请求。

## 模型概况

- **开发者：** Meta
- **许可证：** Llama 3.3 Community License
- **类型：** 稠密
- **参数量：** 70.6B
- **层数：** 80
- **注意力：** 64 个查询头，8 个 KV 头，头维度 128
- **上下文窗口：** 128k 个 token

## Llama 3.3 70B 需要多少显存

权重显存 = 参数量 × 每参数字节数；推理服务还需加上 KV 缓存和约 10% 的运行时开销。总计按 8k 上下文、8 个并发请求和 BF16 KV 缓存计算。

| 精度 | 权重 | 推理总显存 | 装得下的最便宜 FullGPU 服务器 |
| --- | --- | --- | --- |
| BF16 | 141 GB | 178 GB | NVIDIA B300（US$5,190/月） |
| FP8 | 71 GB | 100 GB | NVIDIA H200（US$3,090/月） |
| 4 位 | 35 GB | 61 GB | NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell（US$1,390/月） |

## 哪些 GPU 能运行 Llama 3.3 70B？

可以 = 8 个并发请求，每个请求 8k 上下文；1 个请求 = 一次只能处理一个 8k 请求；不可以 = 装不下。

| 配置 | BF16 | FP8 | 4 位 |
| --- | --- | --- | --- |
| NVIDIA GeForce RTX 5090（32 GB，US$449/月） | 不可以 | 不可以 | 不可以 |
| NVIDIA L40S（48 GB，US$890/月） | 不可以 | 不可以 | 1 个请求 |
| NVIDIA H100 SXM（80 GB，US$2,190/月） | 不可以 | 不可以 | 可以 |
| NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell（96 GB，US$1,390/月） | 不可以 | 1 个请求 | 可以 |
| NVIDIA H200（141 GB，US$3,090/月） | 不可以 | 可以 | 可以 |
| NVIDIA B200（180 GB，US$4,590/月） | 1 个请求 | 可以 | 可以 |
| NVIDIA B300（288 GB，US$5,190/月） | 可以 | 可以 | 可以 |
| 8× NVIDIA HGX H100（8 × 80 GB，US$16,900/月） | 可以 | 可以 | 可以 |
| 8× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell（8 × 96 GB，US$10,490/月） | 可以 | 可以 | 可以 |
| 8× NVIDIA HGX H200（8 × 141 GB，US$23,900/月） | 可以 | 可以 | 可以 |
| 8× NVIDIA HGX B200（8 × 180 GB，US$34,900/月） | 可以 | 可以 | 可以 |
| 8× NVIDIA HGX B300（8 × 288 GB，US$39,900/月） | 可以 | 可以 | 可以 |
| 8× AMD Instinct MI355X（8 × 288 GB，US$19,900/月） | 可以 | 可以 | 可以 |

## Llama 3.3 70B 在不同上下文长度下的 KV 缓存

使用 BF16 缓存时，上下文中每 1,000 个 token 约占 328 MB。

| 每个请求的上下文 | 1 个请求 | 8 个请求 | 32 个请求 |
| --- | --- | --- | --- |
| 4k 个 token | 1.3 GB | 11 GB | 43 GB |
| 32k 个 token | 11 GB | 86 GB | 344 GB |
| 128k 个 token | 43 GB | 344 GB | 1,374 GB |

## 微调 Llama 3.3 70B 所需的显存

| 方式 | 约需显存 | 装得下的最便宜 FullGPU 服务器 |
| --- | --- | --- |
| QLoRA（4 位基座模型） | 53 GB | NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell（US$1,390/月） |
| LoRA（BF16 基座模型） | 175 GB | NVIDIA B300（US$5,190/月） |
| 全参数微调（AdamW，混合精度） | 1,356 GB | 8× AMD Instinct MI355X（US$19,900/月） |

## 关于 Llama 3.3 70B

Llama 3.3 70B 是 Meta 的 70B 稠密指令模型：80 层，采用 8 个 KV 头的分组查询注意力，上下文窗口为 128k 个 token。它是 70B 级模型推理服务的参照基准：在 BF16 精度下，仅权重就约占 141 GB，加上 KV 缓存后单张 H200 已装不下；而 FP8 可将其减半，单张 H200 即可装下，且余量充足。

所有数据均依据该模型公布的架构和显存计算器 https://fullgpu.com/zh/tools/vram-calculator 的公式计算得出。

## 常见问题

### Llama 3.3 70B 需要多少显存？

权重在 BF16 下约需 141 GB，FP8 下约需 71 GB，4 位下约需 35 GB，另需 KV 缓存：使用 BF16 缓存时，上下文中每 1,000 个 token 约占 328 MB。采用 FP8，以 8k 上下文和 8 个并发请求提供推理服务，总计约需 100 GB。

### Llama 3.3 70B 能在单张 GPU 上运行吗？

可以。采用 FP8，单张 NVIDIA H200（141 GB）即可提供推理服务，支持 8k 上下文和 8 个并发请求。上下文更长或用户更多时，KV 缓存需要更多显存，请在显存计算器中核算您的具体情况。

### 运行 Llama 3.3 70B 最便宜的 FullGPU 服务器是哪款？

采用 FP8，以 8k 上下文和 8 个并发请求提供推理服务时，每月 US$3,090 的 NVIDIA H200 是装得下的配置中价格最低的。如需估算其他上下文长度和并发量，请使用显存计算器。

### 微调 Llama 3.3 70B 需要多少显存？

在调整批次大小和序列长度之前，QLoRA 约需 53 GB，基于 BF16 权重的 LoRA 约需 175 GB，采用 AdamW 和混合精度的全参数微调约需 1,356 GB。大模型的全参数微调需借助 FSDP 或 ZeRO-3 分片到多张 GPU 上。

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