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截至目前（2024年6月），DeepSeek-R1-Distil-Qwen-70B 并不是一个公开发布或广泛确认的模型名称。DeepSeek 是由深度求索（DeepSeek AI）开发的大模型系列，而 Qwen 是通义实验室（Tongyi Lab）开发的模型系列（如 Qwen-72B）。因此，“DeepSeek-R1-Distil-Qwen-70B”可能是混淆或误传的名称。
不过，我们可以基于类似规模的模型（如 Qwen-72B 或 DeepSeek-67B）来估算在华为硬件平台上部署这类大模型所需的 GPU 卡数。
假设：你指的是类似 Qwen-72B 或 DeepSeek-67B 这样的 70B 级别大模型
这类模型通常有以下部署方式：
1. 全精度推理（FP16/BF16）
- 每个参数约需 2 字节
- 70B 参数 ≈ 140 GB 显存
- 单张华为昇腾 910B（Ascend 910B）AI 芯片提供约 32GB HBM 显存
- 需要至少：140 / 32 ≈ 5 张卡（仅存储参数）
- 但实际推理还需 KV Cache、中间激活值等，显存需求更高
👉 实际推理部署通常需要 8~16 张卡（使用模型并行 + 张量并行）
2. 量化推理（如 INT8、INT4）
- INT8：每参数 1 字节 → 70B 参数 ≈ 70 GB → 至少 3~4 张卡
- INT4：每参数 0.5 字节 → 35 GB → 2 张卡可能足够
但需支持量化推理的框架和硬件优化。
3. 训练任务
- 训练需要更大显存（梯度、优化器状态等）
- 70B 模型训练通常需要 数百张卡（如 128~256 张 Ascend 910B）
- 使用 ZeRO 分布式训练、3D 并行等策略
结论：
如果你是在 华为昇腾（Ascend）平台 上部署一个 70B 级别的大模型（如 Qwen-72B 或 DeepSeek-67B），则：
| 场景 | 最少卡数（Ascend 910B） |
|---|---|
| FP16 推理 | 8~16 张 |
| INT8 推理 | 4~8 张 |
| INT4 推理 | 2~4 张 |
| 全量训练 | 128 张以上 |
✅ 最低部署（轻量化推理）：至少 2~4 张 Ascend 910B（使用 INT4 量化）
⚠️ 注意：
- “DeepSeek-R1-Distil-Qwen-70B” 并非官方命名，可能是混淆。
- 华为生态中部署大模型通常使用 MindSpore + CANN + Ascend 栈。
- 实际部署依赖框架支持（如 MindIE、AscendCL）、模型格式转换等。
✅ 建议：
请确认模型确切名称和来源。如果是 Qwen-72B，可参考通义实验室与华为联合发布的部署方案（如 MindSpore Lite 或 MindIE 优化版本）。
如需进一步帮助，请提供更准确的模型名称或部署场景（推理/训练、精度要求等）。