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Deepseek 推出的 DeepSeek 70B 是一个拥有约 700 亿参数的大语言模型。这类大模型在训练和推理阶段对计算资源的需求都非常高，尤其是显存（VRAM）要求极高。
关于“需要多少张 A100 显卡”，答案取决于具体使用场景：是训练还是推理？是单次推理还是高并发？是否使用模型并行、量化等技术？
一、训练场景（Training）
训练 70B 规模的模型需要极强的算力和显存。
- 显存需求：全参数训练（FP16/BF16）下，70B 模型每个参数约需 2 字节，仅模型参数就需约 140 GB 显存。再加上梯度、优化器状态（如 Adam 的动量和方差），总显存需求可达 每张卡 80GB 的 A100 上也需要数十张卡进行模型并行。
- 典型配置：
- 使用 张量并行（Tensor Parallelism） 和 流水线并行（Pipeline Parallelism），如 Megatron-LM 或 DeepSpeed 架构。
- 训练 70B 模型通常需要 64 到 128 张 A100（80GB），甚至更多，具体取决于并行策略和 batch size。
- 使用 ZeRO-3 优化（DeepSpeed）可以降低单卡显存压力，但仍需大量 GPU 协同。
✅ 训练结论：
训练 DeepSeek 70B 模型通常需要 64～128 张 NVIDIA A100 80GB GPU，在高性能 RDMA 网络（如 InfiniBand）支持下进行分布式训练。
二、推理场景（Inference）
推理的资源需求远低于训练，但仍需多卡支持，尤其对于大 batch 或低延迟要求。
1. 无量化（FP16/BF16）
- 模型权重：70B × 2 bytes = 140 GB 显存
- A100 80GB 单卡显存不足，必须拆分到多卡
- 至少需要 2 张 A100 80GB 才能放下模型权重（140GB）
- 实际中，由于 KV Cache、中间激活值等开销，推荐使用 3～4 张 A100 以保证性能和稳定性
2. 量化推理（如 INT8、INT4）
- 使用 GPTQ、AWQ 等 4-bit 量化技术，模型可压缩至约 40～50 GB
- 此时可运行在 2 张 A100 80GB 上，甚至单张 80GB 卡勉强运行（受限于上下文长度）
- 若使用更高效的推理框架（如 vLLM、TensorRT-LLM），可进一步优化显存和吞吐
✅ 推理结论：
- FP16 推理：至少 3～4 张 A100 80GB
- INT4 量化推理：2 张 A100 80GB 可满足大多数场景
- 理想部署：2～4 张 A100 + 高效推理框架（如 vLLM）
三、总结
| 场景 | A100 80GB 数量 | 说明 |
|---|---|---|
| 训练 | 64～128 张 | 需要分布式训练框架（如 DeepSpeed/Megatron） |
| FP16 推理 | 3～4 张 | 支持较长上下文和较高吞吐 |
| INT4 推理 | 2 张 | 使用量化技术，性价比高 |
| 单卡运行 | ❌ 不可行 | 即使量化也接近显存极限，不推荐 |
如果你是用于本地部署推理，建议使用 DeepSeek 官方发布的量化版本（如 DeepSeek-V2-Chat-67B-GPTQ），可在 2 张 A100 上高效运行。
如需进一步优化部署成本，也可考虑使用 H800 或 H100（更高显存带宽）或云服务（如阿里云、AWS、Azure 提供的 A100 实例集群）。
如有具体部署目标（如并发数、延迟要求），可进一步优化配置。