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优刻得9.9元/7天H100 80GB 80GB 能跑 DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 吗
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 是 71B 参数模型，最大上下文 131,072 token。 按 8192 上下文、单并发、20% 运行时预留估算。
结论
H100 80GB（80GB）能单卡跑 DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B，但要上 INT4 量化；FP16 需要补卡。
- FP16 / BF16：需 172.6 GB，80 GB 单卡需要 3 张
- FP8 / INT8：需 87.9 GB，单卡需要 2 张
- INT4 量化：需 45.6 GB，单卡放得下
- KV Cache 在 8192 上下文下占 2.7 GB（单并发、FP16）
三档精度的账
| 精度 | 权重 | KV Cache | 20% 预留 | 合计 | 80 GB 需要 |
|---|---|---|---|---|---|
| FP16 / BF16 | 141.1 GB | 2.7 GB | 28.8 GB | 172.6 GB | 3 张 |
| FP8 / INT8 | 70.6 GB | 2.7 GB | 14.6 GB | 87.9 GB | 2 张 |
| INT4（4-bit 量化） | 35.3 GB | 2.7 GB | 7.6 GB | 45.6 GB | 1 张（放得下） |
多卡估算只做除法，忽略张量并行的通信开销；实际可用性取决于推理框架（vLLM / SGLang 等）对多卡的支持。
这张卡的现价
| 平台 | 报价 | 单位 | 采集时间 | 说明 | 来源 |
|---|---|---|---|---|---|
| RunPod | $1.99 | 每 GPU 小时 | 2026-11-04 | 官网定价页 H100 PCIe Community Cloud 按需价，实际库存与附加费以官网为准 | 来源 |
| Vast.ai | $2.278 | 每 GPU 小时 | 2026-11-04 | 市场撮合价（Vast.ai 型号 H100 SXM），取符合条件的最低报价，来自个别主机，稳定性不保证；共 3 条符合条件的在租报价 | 来源 |
| RunPod | $2.69 | 每 GPU 小时 | 2026-11-04 | 官网定价页 H100 SXM Community Cloud 按需价，实际库存与附加费以官网为准 | 来源 |
| RunPod | $2.89 | 每 GPU 小时 | 2026-11-04 | 官网定价页 H100 PCIe Secure Cloud 按需价，实际库存与附加费以官网为准 | 来源 |
| Vast.ai | $3.068 | 每 GPU 小时 | 2026-11-04 | 市场撮合价（Vast.ai 型号 H100 PCIE），取符合条件的最低报价，来自个别主机，稳定性不保证；共 1 条符合条件的在租报价 | 来源 |
| RunPod | $3.99 | 每 GPU 小时 | 2026-11-04 | 官网定价页 H100 SXM Secure Cloud 按需价，实际库存与附加费以官网为准 | 来源 |
同一个模型，换别的卡
| 显卡 | 显存 | FP16 | INT4 | 结论 |
|---|---|---|---|---|
| RTX 3090 | 24 GB | 2 张 | 45.6 GB | 单卡放不下，INT4 需 2 张 |
| RTX 4090 | 24 GB | 2 张 | 45.6 GB | 单卡放不下，INT4 需 2 张 |
| RTX 5090 | 32 GB | 2 张 | 45.6 GB | 单卡放不下，INT4 需 2 张 |
| RTX A6000 | 48 GB | 1 张 | 45.6 GB | 单卡可跑（需 INT4 量化） |
| L40S | 48 GB | 1 张 | 45.6 GB | 单卡可跑（需 INT4 量化） |
| A10 | 24 GB | 2 张 | 45.6 GB | 单卡放不下，INT4 需 2 张 |
| L4 | 24 GB | 2 张 | 45.6 GB | 单卡放不下，INT4 需 2 张 |
| T4 | 16 GB | 3 张 | 45.6 GB | 单卡放不下，INT4 需 3 张 |
| A100 40GB | 40 GB | 2 张 | 45.6 GB | 单卡放不下，INT4 需 2 张 |
| A100 80GB | 80 GB | 1 张 | 45.6 GB | 单卡可跑（需 INT4 量化） |
| H100 80GB（当前） | 80 GB | 1 张 | 45.6 GB | 单卡可跑（需 INT4 量化） |
| H200 | 141 GB | 1 张 | 45.6 GB | 单卡可跑（需 INT4 量化） |
H100 80GB 单卡还能跑哪些模型
- Mistral-7B-Instruct-v0.37.2B单卡可跑（FP16）
- Qwen2.5-7B-Instruct7.6B单卡可跑（FP16）
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B7.6B单卡可跑（FP16）
- Llama-3.1-8B-Instruct8.0B单卡可跑（FP16）
- Qwen3-8B8.2B单卡可跑（FP16）
- Qwen3-14B15B单卡可跑（FP16）
- Qwen2.5-14B-Instruct15B单卡可跑（FP16）
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B15B单卡可跑（FP16）
- Qwen3-30B-A3B（MoE）31B单卡可跑（FP16）
- Qwen3-32B33B单卡可跑（需 INT4 量化）
这张卡能单卡跑（含 INT4 量化）的最大参数模型是 Qwen2.5-72B-Instruct，共 73B 参数。
常见问题
H100 80GB 80GB 跑 DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 需要几张卡？
FP16 需 172.6 GB，80 GB 单卡需要 3 张；INT4 量化后需 45.6 GB，放得下。
量化到 INT4 会不会明显掉效果？
取决于模型与任务：INT8（FP8）通常损失很小；4-bit 量化在通用问答上可用，但长链推理、代码生成这类任务更容易退化。生产环境建议先拿业务样本做对比评测再决定。
估算里有没有算推理框架的额外开销？
用一个 20% 的固定预留近似，覆盖激活、临时缓冲与框架自身占用。不同框架差异很大，长上下文与高并发时实际占用通常高于估算值。