deepseek 70B模型需要多少显存？

DeepSeek 没有公开名为“70B”的模型，但假设你是指类似于 DeepSeek-V2 或 DeepSeek-67B 这样的大语言模型（LLM），我们可以基于当前主流大模型的显存需求进行估算。

以一个 70B 参数的密集模型（即全参数自回归语言模型）为例：

🔹 显存需求估算（推理/训练）

1. 推理（Inference）

在推理时，显存主要用于：

• 模型权重（以 float16 或 bfloat16 存储）
• KV 缓存（用于提速自回归生成）
• 中间激活值

✅ 权重显存

• 每个参数在 FP16 下占 2 字节。
• 70B 参数 ≈ 70 × 10⁹ 参数
• 显存 = 70e9 × 2 bytes = 140 GB

所以仅权重就需要约 140 GB 显存（FP16）。

✅ KV 缓存

KV 缓存大小与 batch size、序列长度、层数和隐藏维度相关。对于长序列、大批量生成任务，KV 缓存可能额外占用 几十 GB。

👉 结论：单卡推理不可行，必须使用多卡并行（如 Tensor Parallelism + Pipeline Parallelism）。

通常需要：

• 使用 4~8 块 A100/H100（每块 80GB） 显卡通过模型并行部署。
• 或使用 量化技术（如 GPTQ、AWQ）压缩到 INT4，显存可降至 ~70 GB，可用 2~4 块 80GB 卡运行。

2. 训练（Training）

训练显存远高于推理，因为要保存：

• 模型参数（FP16）
• 梯度（FP16）
• 优化器状态（如 Adam，每个参数需 2×32 位 = 8 字节）
• 激活值及其梯度（最大头号显存消耗者）

粗略估算（无优化）：

👉 总计可能超过 1 TB 显存

✅ 实际训练需使用：

• 多节点多 GPU（如 64~128 块 A100/H100）
• Zero 数据并行（Zero-2 或 Zero-3）
• 混合精度训练（AMP）
• 梯度检查点（Gradient Checkpointing）
• TPU 或大规模 GPU 集群

🔹 实际参考：DeepSeek-67B

DeepSeek 发布的 DeepSeek-67B 是一个真实存在的模型。

根据社区测试和 Hugging Face 上的信息：

• 推理（FP16）需要 约 130~140 GB 显存
• 使用 INT4 量化 后可压缩至 ~35~40 GB
  • 可在 4×A100（40GB）或 2×H100 上运行

✅ 总结

如果你指的是某个特定版本的 DeepSeek 模型（如 DeepSeek-MoE 或 DeepSeek-V2），欢迎提供更详细信息，我可以给出更精准的分析。