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Deepseek 70B 指的是 DeepSeek 推出的参数量约为 700 亿（70 billion）的大语言模型。这类大模型对 GPU 显存的需求非常高，具体需求取决于以下几个因素：
- 模型精度（FP16、INT8、INT4 等）
- 是否进行训练还是推理
- 是否使用模型并行或张量并行技术
- 批处理大小（batch size）
一、显存估算（以推理为例）
1. FP16（半精度）推理
- 每个参数占用 2 字节（16 位）
- 总显存 ≈ 70B × 2 bytes = 140 GB
但这只是模型权重本身，还需额外空间用于激活值（activations）、KV 缓存等，实际需要更多。
👉 实际部署通常需要 至少 150~180 GB 显存。
由于单张 GPU 显存有限（如 A100 80GB、H100 80GB），无法在单卡上运行 FP16 的 70B 模型。
2. INT8 推理（量化）
- 每个参数约 1 字节
- 权重显存 ≈ 70B × 1 = 70 GB
- 加上缓存和中间结果，总显存约 90~110 GB
✅ 可通过 2 张 A100/H100（80GB） 使用张量并行（Tensor Parallelism）部署。
3. INT4 量化（GPTQ/AWQ 等）
- 每个参数约 0.5 字节
- 权重显存 ≈ 70B × 0.5 = 35 GB
- 总显存需求约 45~60 GB
✅ 可在 单张 80GB GPU 上运行（如 A100/H100），也可用多卡进一步提速。
二、训练所需显存
训练比推理显存需求高得多，涉及：
- 梯度存储
- 优化器状态（Adam：每个参数需额外 8~12 字节）
- 激活值与检查点
粗略估算：
- FP16 训练，优化器为 Adam：
- 参数 + 梯度：70B × 2 × 2 = 280 GB
- 优化器状态：70B × 8 = 560 GB
- 激活值：数百 GB
👉 总显存需求可达 1 TB 以上
✅ 需要 多节点、多张 H100/A100（如 16~64 张），配合 ZeRO-3、FSDP、TP/PP 并行策略。
三、实际部署建议
| 场景 | 精度 | 所需显存 | 建议硬件配置 |
|---|---|---|---|
| 推理 | FP16 | ~150–180 GB | 2× A100/H100（80GB）+ TP |
| 推理 | INT8 | ~90–110 GB | 2× A100/H100（80GB） |
| 推理 | INT4 | ~45–60 GB | 单张 A100/H100（80GB） |
| 训练 | FP16 | >1 TB | 多节点 H100 集群，DP+TP+PP 联合 |
四、补充说明
DeepSeek 官方已开源了 DeepSeek-V2 / DeepSeek-MoE 系列模型，部分版本针对推理效率做了优化。例如：
- DeepSeek-MoE 使用稀疏激活机制，降低计算和显存开销。
- 推理时可支持 更低显存部署。
总结
Deepseek 70B 模型在 FP16 推理下需要约 150 GB 以上显存，无法在单卡运行；
使用 INT4 量化后可压缩至 60 GB 以内，可在单张 80GB GPU（如 A100/H100）上运行；
训练则需大规模 GPU 集群（数十张高端卡）。
如果你有具体使用场景（如本地部署、微调、训练），可以进一步提供信息，我可以给出更详细的配置建议。