CDNK博客
截至目前（2024年6月），DeepSeek 并未公开发布名为 “deepseek-r1-70b” 的模型，因此该模型的具体参数和硬件需求（如GPU显存）并未有官方说明。可能存在误解或混淆，例如：
- DeepSeek 已公开的模型包括 DeepSeek-LLM 系列（如 7B、67B 等）。
- “70B” 参数量的模型通常指类似 LLaMA-2-70B 或 Falcon-180B 这类大模型。
- “r1” 可能是某个内部版本或非官方命名。
不过，我们可以基于类似 70B 参数的大语言模型（如 LLaMA-2-70B）来估算其对 GPU 显存的需求：
推理阶段（Inference）显存需求（最低估算）：
FP16 精度（全精度）：
- 70B 模型参数：约 70B × 2 bytes = 140 GB 显存
- 实际部署需额外缓存（KV Cache、中间激活值等），总需求可能超过 160 GB
- 单卡无法满足，需多卡并行（如 4× A100 80GB 或 8× A100 40GB）
量化后（如 INT4 量化）：
- 显存需求可降至约 70B × 0.5 bytes = 35–40 GB
- 此时可在 单张 A100 40GB 或 A100 80GB 上运行
- 常见工具如 GPTQ、AWQ 支持此类量化推理
结论：
若 “deepseek-r1-70b” 是一个类比 LLaMA-70B 的模型，其 GPU 显存需求如下：
| 模式 | 最低显存需求 | 所需 GPU（示例） |
|---|---|---|
| FP16 推理 | ~140–160 GB | 多张 A100（如 4×80GB）或 H100 集群 |
| INT4 量化推理 | ~40 GB | 单张 A100 40GB / A100 80GB / H100 |
✅ 最低 GPU 显存要求（量化后）：约 40 GB
建议：
- 关注 DeepSeek 官方发布渠道（GitHub、官网、论文）确认模型名称和规格。
- 若使用量化版本（如 DeepSeek-LLM-67B-Q4），可在单卡 A100/H100 上运行。
如果你有更具体的模型链接或上下文（如 Hugging Face 页面），欢迎提供，我可以进一步分析。