CNDBA社区
以下表格基于 华为昇腾 910B4（64GB HBM 显存，FP16 精度）在 MindIE + CANN 7.0/8.0 推理框架下，针对 通义千问 Qwen-32B 模型，按 每10个智能体并发递增 的方式，汇总所需 最小卡数，并附带 吞吐性能估算 与 相对于 Qwen-72B 的成本效益分析。
✅ 核心前提说明：
- Qwen-32B：非 MindIE 官方支持模型（官方仅支持 Qwen-1.5-7B/14B/72B），但假设已完成模型转换与算子适配；
- 推理配置：上下文 2048 tokens，生成 512 tokens，启用 PagedAttention + 动态批处理；
- 单实例部署：需 Tensor Parallelism = 4（TP=4），即 4 张 910B4 卡/实例；
- 单实例推荐最大并发：12（保障平均 ≥20 tokens/s，P99 延迟 <2 秒）；
- 吞吐基准：参考 Qwen-1.5-14B 在 4×910B2 上实测 ~1200 tokens/s，按参数量反比缩放（32B / 14B ≈ 2.29），得 Qwen-32B 吞吐 ≈ 520–600 tokens/s（4卡）。
📊 Qwen-32B：智能体并发数 vs 所需 910B4 卡数 & 性能估算
| 智能体并发数 | 所需 910B4 卡数 | 部署实例数（TP=4） | 预估总吞吐 (tokens/s) | 平均每智能体吞吐 (tokens/s) | 延迟表现 |
|---|---|---|---|---|---|
| 10 | 4 | 1 | 520–600 | 52–60 | ⭐⭐⭐⭐☆（优秀） |
| 20 | 8 | 2 | 1040–1200 | 52–60 | ⭐⭐⭐⭐☆ |
| 30 | 12 | 3 | 1560–1800 | 52–60 | ⭐⭐⭐⭐ |
| 40 | 16 | 4 | 2080–2400 | 52–60 | ⭐⭐⭐⭐ |
| 50 | 20 | 5 | 2600–3000 | 52–60 | ⭐⭐⭐ |
| 60 | 24 | 6 | 3120–3600 | 52–60 | ⭐⭐⭐ |
| 70 | 28 | 7 | 3640–4200 | 52–60 | ⭐⭐ |
| 80 | 32 | 8 | 4160–4800 | 52–60 | ⭐⭐ |
| 90 | 36 | 9 | 4680–5400 | 52–60 | ⭐⭐ |
| 100 | 40 | 10 | 5200–6000 | 52–60 | ⭐ |
💡 注：吞吐线性扩展基于多实例独立部署 + 负载均衡；实际受 CPU 调度、网络 I/O 影响，高并发时可能略低于理论值。
🔍 与 Qwen-72B 的成本效益对比分析
| 维度 | Qwen-32B | Qwen-72B | 对比结论 |
|---|---|---|---|
| 官方支持 | ❌ 需自行移植 | ✅ MindIE 官方支持 | 72B 更稳定，运维成本低 |
| 单实例卡数 | 4 卡（TP=4） | 8 卡（TP=8） | 32B 硬件门槛低 50% |
| 10 并发成本 | 4 卡 | 8 卡 | 32B 成本节省约 50% |
| 吞吐能力（10并发） | ~550 tokens/s | ~350 tokens/s | 32B 吞吐高 57%（因模型小、调度快） |
| 推理质量 | 优秀（适合多数 Agent 场景） | 更强（复杂推理、知识覆盖更广） | 72B 能力更强，但边际收益递减 |
| 适用场景 | 中小企业 Agent 平台、高并发客服、轻量 RAG | 政务大模型、科研辅助、高精度决策 | 32B 性价比更高，72B 能力上限更高 |
| 长期维护 | 风险较高（依赖社区适配） | 安全可靠（华为+通义联合优化） | 72B 更适合生产环境 |
💰 成本效益总结（以 10 并发为例）：
- Qwen-32B：4 卡 → 成本低、吞吐高、部署灵活，适合预算有限、追求高并发的场景；
- Qwen-72B：8 卡 → 成本翻倍，吞吐更低，但推理更可靠、支持更好，适合对准确性要求极高的关键业务。
📌 建议：
- 若智能体任务为 信息查询、简单规划、文本生成 → 选 Qwen-32B
- 若涉及 法律、医疗、金融合规、复杂逻辑链 → 选 Qwen-72B
✅ 附加建议：量化可大幅提升性价比
若接受 INT4 量化（如 AWQ/GPTQ）：
- Qwen-32B 显存降至 ~24GB → 单卡可运行 1 实例
- 10 并发仅需 2–4 卡（主备或负载均衡）
- 吞吐提升 1.8–2.2 倍（因内存带宽瓶颈缓解）
- 成本再降 50%+，精度损失通常 <2%（Agent 场景可接受）
