CDNK博客
关于 DeepSeek 系列模型的训练或推理所需的硬件配置（如 A100 显卡数量），目前公开信息中并没有官方详细披露 DeepSeek 70B 模型的具体训练硬件配置。DeepSeek 是由深度求索（DeepSeek）开发的大语言模型系列，但其训练细节（如使用多少张 A100、训练成本、分布式策略等）尚未完全公开。
不过，我们可以基于业界对类似规模模型（如 LLaMA-65B、ChatGLM-6B、Falcon-180B 等）的经验进行合理估算：
一、训练场景（Training）
对于一个 70B 参数的稠密模型（非 MoE 混合专家模型）：
- 参数量：约 700 亿参数
- 训练精度：通常使用 BF16 或 FP16，每个参数约 2 字节
- 显存需求估算：
- 仅模型参数：70B × 2 bytes = 140 GB
- 加上梯度、优化器状态（如 Adam）：通常为参数的 3~4 倍
- 优化器状态（如 Adam）：70B × 4 × 2 = 560 GB
- 梯度：70B × 2 = 140 GB
- 总计：约 140 + 140 + 560 ≈ 840 GB 显存
单张 A100（80GB PCIe 或 SXM 版）提供 80GB 显存，因此无法单独承载。
- 分布式训练：
- 使用张量并行（Tensor Parallelism）、流水线并行（Pipeline Parallelism）、数据并行（Data Parallelism）和 Zero 优化（如 DeepSpeed）
- 典型配置：可能需要 64~128 张 A100（80GB） 才能高效训练 70B 模型
- 若使用 3D 并行 + ZeRO-3（DeepSpeed），可降低每卡显存压力
✅ 训练估算：64~128 张 A100（80GB），取决于并行策略和 batch size
二、推理场景（Inference）
对于推理，显存需求小很多：
- 模型权重：70B × 2 bytes = 140 GB（BF16）
- 使用模型并行，可拆分到多卡
- 若使用量化（如 GPTQ、AWQ 到 4bit）：
- 70B × 0.5 bytes ≈ 35 GB，可压缩到 4~8 张 A100（80GB）
- 不量化情况下，至少需要 2~4 张 A100（80GB） 配合 tensor parallelism
✅ 推理估算：
- BF16 精度：需 2~4 张 A100（80GB）
- INT4 量化：可压缩到 1~2 张 A100（80GB）
总结
| 场景 | A100（80GB）数量 | 说明 |
|---|---|---|
| 训练 | 64 ~ 128 张 | 使用 3D 并行 + ZeRO，大规模集群 |
| 推理（FP16/BF16） | 2 ~ 4 张 | 张量并行支持 |
| 推理（INT4 量化） | 1 ~ 2 张 | 如 GPTQ/AWQ 量化后部署 |
⚠️ 注意：DeepSeek 是否为 MoE 架构会影响实际参数和显存占用。若为 MoE（如 DeepSeek-MoE），则激活参数少，但总参数多，显存和计算需求不同。
如果你指的是 DeepSeek-V2 70B 或 DeepSeek-MoE，建议参考其官方技术报告（如有）。目前 DeepSeek 官方发布的信息中，尚未明确说明其训练所用 A100 数量。
如需更精确估算，可提供具体模型结构（是否 MoE、激活参数量、上下文长度等）。