CDNK博客
部署 DeepSeek 的 70B 参数大模型（如 DeepSeek-V2 或 DeepSeek-70B）对显存（GPU 显存）的要求非常高，具体需求取决于部署方式（如全精度推理、量化推理、是否使用模型并行等）。以下是不同情况下的显存估算：
1. 全精度推理（FP16/BF16）
- 每个参数在 FP16（半精度）下占用 2 字节。
- 70B 参数 ≈ 70 × 10⁹ 参数
- 显存需求 ≈ 70B × 2 bytes = 140 GB
但这只是模型权重的显存占用，实际运行还需要额外空间用于：
- 激活值（activations）
- KV 缓存（尤其是长上下文时）
- 中间计算缓存
? 因此，全精度推理至少需要 140~160 GB 显存。
由于单张 GPU 显存有限（如 A100 80GB、H100 80GB），必须使用模型并行 + 张量并行 + 管道并行，通常需要：
- 2~4 块 80GB 的 GPU（如 A100/H100），通过张量并行（Tensor Parallelism）分摊模型。
2. 量化推理（降低显存）
a. INT8 量化
- 每参数约 1 byte
- 总权重显存 ≈ 70 GB
- 加上缓存，总显存需求 ≈ 80~100 GB
- 可运行在 2× A100 80GB 上（使用模型并行）
b. INT4 量化（如 GPTQ/AWQ）
- 每参数约 0.5 byte
- 权重显存 ≈ 35 GB
- 总显存需求 ≈ 40~50 GB
- 可运行在 单张 80GB GPU 上（如 A100/H100），或通过并行提升吞吐
3. 实际部署建议
| 部署方式 | 显存需求 | 所需 GPU 示例 |
|---|---|---|
| FP16 全精度 | 140~160 GB | 2~4× A100/H100（80GB）+ 模型并行 |
| INT8 量化 | 80~100 GB | 2× A100 80GB |
| INT4 量化（GPTQ） | 40~50 GB | 单张 A100/H100 80GB |
✅ 目前社区中已有成功在 单张 80GB GPU 上运行 DeepSeek-70B（INT4 量化） 的案例，使用如
vLLM、Text Generation Inference或llama.cpp等推理框架。
4. 推理框架推荐
- vLLM：支持 PagedAttention，高效 KV 缓存管理
- HuggingFace Transformers + Accelerate：支持模型并行
- Text Generation Inference (TGI)：HuggingFace 出品，支持量化和批处理
- llama.cpp（GGUF 格式）：可在 CPU/GPU 混合运行，适合低资源部署
总结
| 条件 | 最低显存需求 | 是否可行 |
|---|---|---|
| FP16 推理 | ~160 GB | 需多卡并行 |
| INT8 量化 | ~100 GB | 2× 80GB GPU |
| INT4 量化 | ~50 GB | ✅ 单张 80GB GPU 可行 |
? 结论：
要部署 DeepSeek-70B，最低需要单张 80GB 显存的 GPU（如 A100/H100）配合 INT4 量化。若无量化，则需多卡并行部署。
如需进一步优化部署成本，可考虑使用云服务（如阿里云、AWS、Lambda Labs）租用 A100/H100 实例。
如果你有具体的部署场景（如并发量、延迟要求），我可以给出更详细的建议。