待验证80% 置信解决方案时间未知
本地部署大语言模型的内存选型路径：仅CPU推理需内存≥模型参数量的1.2倍（如70B量化模型约需48-64G）；GPU推理主要看显存，内存作为加载缓冲128G足够；多模型/长上下文场景优先192G
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80%
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中期 (~90 天)
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相关事实
待验证如果主力工作是本地跑大语言模型（LLM），内存容量直接决定能跑多大参数的模型，36G/48G甚至更高才能流畅跑7B-13B量化模型，此时内存优先级高于一切81% 相似待验证大型语言模型推理需将数GB至数十GB模型权重通过PCIe总线从主机内存搬运至显存，受限于PCIe Gen4/Gen5物理带宽上限约64GB/s75% 相似待验证128GB的统一内存池意味着可以在本地运行700亿参数量级甚至更大的量化模型74% 相似待验证运行本地大语言模型（如Llama 3、Qwen等）推荐至少32GB内存，7B参数模型经INT4量化后推理需要约4-6GB内存/显存74% 相似部分验证对于7B参数模型的4-bit量化版本，通常需要至少8GB内存和现代多核CPU即可流畅运行，推理速度约为每秒10-30个token74% 相似
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