CLOUD云枢DeepSeek 70B（700亿参数）模型在 INT8 量化 下运行的最低显存要求如下：
1. 纯推理（Inference）
- INT8 量化 通常将模型显存占用降低至 ~70GB 左右（相比 FP16 的 ~140GB）。
- 最低显存要求：
- 单卡需要 ≥80GB 显存（如 NVIDIA A100 80GB 或 H100 80GB）。
- 如果使用 模型并行（如 Tensor Parallelism=2），可在 2 张 40GB 显存卡（如 2×A100 40GB）上运行，但通信开销可能影响性能。
2. 微调（Fine-tuning）
- INT8 训练的显存优化较少，通常仍需 FP16/BF16，显存需求与原始模型接近（单卡难以承载）。
- 若强制使用 INT8 微调（如通过 LoRA + INT8），显存需求可能降至 ~100GB，但仍需多卡并行。
3. 关键因素
- 上下文长度（Context Length）：长序列（如 32k tokens）会显著增加显存占用。
- 框架优化：使用 vLLM、GPTQ 或 bitsandbytes 等库可进一步降低显存。
- 硬件支持：NVIDIA Ampere（如 A100）或 Hopper（H100）架构对 INT8 提速更高效。
推荐配置
- 单卡推理：A100/H100 80GB。
- 多卡推理：2×A100 40GB（Tensor Parallelism=2）。
- 低成本方案：使用 推理 API 或 云服务（如 AWS/Azure 的 A100 实例）。
如果需要更低显存方案，可考虑 4-bit 量化（GPTQ/AWQ），显存可降至 ~40GB，但可能损失部分精度。