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结论：在8卡A800（每卡80GB显存）上部署70B参数的模型时，支持的并发数主要取决于模型的计算复杂度、显存占用以及推理任务的特性。通常情况下，可以支持1-2个并发推理任务，具体数值需要根据实际模型和任务进行优化和调整。
分析探讨
模型显存占用
70B参数的模型在FP16精度下，显存占用大约为140GB（每个参数占用2字节）。8卡A800的总显存为640GB，理论上可以容纳多个模型实例。然而，实际部署时，显存不仅用于存储模型参数，还需要为中间计算结果、优化器状态、输入输出数据等预留空间。因此，单个模型实例的显存需求可能远高于140GB。计算资源分配
A800显卡的计算能力强大，但70B参数的模型计算量巨大，尤其是在推理任务中，每个请求都需要完整的模型前向计算。8卡A800可以通过模型并行或数据并行的方式分配计算任务，但并发数的增加会显著提高计算资源的竞争，可能导致延迟增加或吞吐量下降。并发数的限制因素
- 显存瓶颈：如果单个模型实例的显存需求较高，可能只能支持1个并发任务。
- 计算瓶颈：如果模型的计算复杂度较高，即使显存充足，计算资源也可能成为限制因素。
- 通信开销：在多卡部署中，模型并行或数据并行会引入额外的通信开销，影响并发性能。
- 任务特性：推理任务的输入长度、输出长度以及请求频率都会影响并发数。例如，长文本生成任务的计算量远大于短文本分类任务。
优化策略
- 模型压缩：通过量化、剪枝等技术减少模型显存占用和计算量。
- 动态批处理：将多个请求合并为一个批次，提高计算资源利用率。
- 混合并行：结合模型并行和数据并行，优化计算和显存分配。
- 显存管理：使用显存池技术或显存交换机制，提高显存利用率。
实际案例
以GPT-3 175B模型为例，在类似硬件配置下，通常只能支持1个并发推理任务。对于70B参数的模型，通过优化部署策略，可能支持1-2个并发任务，但具体数值需要根据实际场景进行测试和调整。
总之，在8卡A800上部署70B参数的模型时，支持的并发数受多种因素影响，通常为1-2个。通过优化部署策略，可以在保证性能的前提下，尽可能提高并发数。