CDNK博客
运行 DeepSeek 系列大模型（如 DeepSeek 70B）对显卡的显存和计算能力要求非常高。具体需要多少张 NVIDIA A100 显卡，取决于以下几个因素：
- 模型参数量：DeepSeek 70B 是一个拥有约 700 亿参数的大语言模型。
- 推理（Inference）还是训练（Training）：
- 训练所需资源远高于推理。
- 精度模式：
- FP16（半精度）：每参数约需 2 字节
- BF16：同样约 2 字节
- INT8 量化：约 1 字节
- FP32：4 字节（一般不用于大模型推理）
- 是否使用模型并行、张量并行、流水线并行等技术
一、推理场景（Inference）
1. 显存需求估算（FP16）
- 70B 参数 × 2 字节 = 140 GB 显存
- 实际还需要额外显存用于 KV Cache、中间激活值等，通常需额外 20%~50%
- 总计约需 180~200 GB 显存
A100 显存配置：
- 常见 A100 有 40GB 和 80GB 两种版本
使用 A100 80GB：
- 200 GB / 80 GB ≈ 2.5
- 至少需要 3 张 A100 80GB（使用张量并行 + 流水线并行）
- 实际部署中通常用 4 张 A100 80GB 以保证稳定性与延迟可控
使用 A100 40GB：
- 200 / 40 = 5，至少需要 5~6 张
✅ 结论（推理）：
- 推理 DeepSeek-70B：
- 最低配置：3~4 张 A100 80GB（FP16）
- 若使用 INT8 量化（显存减半）：可降至 2~3 张 A100 80GB
二、训练场景（Training）
训练需要更大的显存，因为要保存：
- 模型参数
- 梯度
- 优化器状态（如 Adam：梯度 + 动量 + 方差 → 通常 3~4 倍参数显存）
显存估算（全参数微调，FP16）：
- 参数：70B × 2B = 140 GB
- 梯度：70B × 2B = 140 GB
- 优化器状态（Adam）：70B × 4B × 2 = 560 GB
- 总计：约 840 GB 显存
使用 A100 80GB：
- 840 / 80 = 10.5 → 至少 11 张 A100 80GB
- 实际中需考虑通信开销、batch size、并行效率，通常需要 16~64 张 A100 组成集群进行训练
✅ 结论（训练）：
- 全参数微调 DeepSeek-70B：至少 16 张 A100 80GB（常用 32~64 张）
- 使用 LoRA 等参数高效微调（PEFT）可大幅降低需求，可能只需 4~8 张
总结
| 场景 | 精度 | A100 型号 | 数量（最低） | 实际推荐 |
|---|---|---|---|---|
| 推理 | FP16 | 80GB | 3 张 | 4 张 |
| 推理（INT8量化） | INT8 | 80GB | 2 张 | 2~3 张 |
| 推理 | FP16 | 40GB | 5~6 张 | 8 张 |
| 全参数微调 | FP16 | 80GB | 16 张 | 32~64 张 |
| LoRA 微调 | FP16 | 80GB | 4~8 张 | 8 张 |
📌 建议：
- 推理推荐使用 4 张 A100 80GB 或 8 张 A100 40GB
- 训练建议使用 至少 32 张 A100 80GB 的集群，并配合高效的并行策略（如 DeepSpeed、FSDP）
如需进一步优化，可考虑使用模型压缩、量化（如 GPTQ、AWQ）、vLLM 推理框架等技术降低资源消耗。