CDNK博客
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：
- 推理（Inference）还是训练（Training）
- 是否使用量化技术（如 INT8、INT4、FP16 等）
- 批处理大小（batch size）和上下文长度（context length）
- 并行策略（如 Tensor Parallelism, Pipeline Parallelism）
一、训练所需显存
训练 70B 模型是非常资源密集的任务，通常需要多卡甚至多节点的高端 GPU 集群。
- 全精度训练（FP32）：每个参数约需 4 字节。
- 70B 参数 × 4 字节 = 280 GB 显存（仅模型参数）
- 加上梯度、优化器状态（如 Adam），显存需求会增加到 15~20 倍参数大小
- 总计可能需要 1.5 TB 以上显存
? 因此，训练通常采用：
- 多卡分布式训练（如 64~128 张 A100/H100，每张 80GB）
- 使用 ZeRO 分布式优化技术（如 DeepSpeed）
- 混合精度训练（BF16/FP16）降低显存
✅ 实际训练 70B 模型通常需要 数十到上百张 A100/H100 GPU，通过模型并行 + 数据并行实现。
二、推理所需显存
推理显存需求远低于训练，但仍很高。
| 精度 | 显存估算 | 是否可行 |
|---|---|---|
| FP16 / BF16 | ~140 GB （70B × 2 bytes） | ❌ 单卡不可行（最大单卡 80GB） |
| INT8 量化 | ~70 GB （70B × 1 byte） | ✅ 多卡并行可运行（如 2×A100 80G） |
| INT4 量化（GPTQ/AWQ） | ~35–40 GB | ✅ 可在 4~8 张消费级卡运行（如 RTX 3090/4090） |
? 示例：
- 使用 vLLM、HuggingFace Transformers + AWQ/GPTQ，可在 4~8 张 RTX 3090（24GB）或 RTX 4090（24GB） 上运行 Deepseek 70B 的 INT4 推理。
- 使用 2×A100 80GB 或 H100，配合 tensor parallelism，可高效运行 FP16 或 INT8 推理。
三、结论总结
| 场景 | 所需显存 | 典型配置 |
|---|---|---|
| 训练（全精度） | >1.5 TB | 数十张 A100/H100 + DeepSpeed |
| 推理（FP16） | ~140 GB | 至少 2×A100/H100（80GB） |
| 推理（INT8） | ~70 GB | 2~4 张 A100 或高端消费卡 |
| 推理（INT4） | ~35–40 GB | 4 张 RTX 3090/4090 可运行 |
? 注意：目前 DeepSeek 官方公开的主要是 DeepSeek-V2/V3 和 DeepSeek-Coder / DeepSeek-MoE 系列。截至 2024 年中，官方尚未正式发布名为 “Deepseek 70B” 的单一稠密模型，但存在类似规模的 MoE 架构模型。请确认你指的是哪个具体模型。
如果你有具体的使用场景（如本地部署、API 服务、微调等），我可以进一步推荐合适的硬件配置方案。