待验证50% 置信基准精确时间
主流GPU推理方案（如基于NVIDIA H100的部署）在27B规模模型上通常只能达到每秒数十到一两百token的水平
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来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/9/5
首次发现
有效期至：2026/12/4
来源
涉及实体
相关事实
待验证全精度视频扩散模型推理通常需要24GB以上VRAM的GPU，而0.4MP配10步Turbo加速可能将显存需求降至12-16GB级别74% 相似已验证以70B参数模型、FP16精度、32层注意力头为例，单条200K长度请求的KV Cache约需80-120GB显存，远超单张A100 GPU的80GB显存上限74% 相似待验证当前主流消费级GPU如NVIDIA RTX 4090已能流畅运行70亿至130亿参数的量化模型73% 相似待验证NVIDIA A100的理论FP16峰值算力约为312 TFLOPS，但朴素LLM推理场景下GPU利用率常不足30%73% 相似待验证测试者用双4090（48GB显存）工作站运行20.7B稠密模型，每秒生成27.6个Token，仅比矮星略快，但参数量小10倍以上71% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/861076API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/861076MCP
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