CLOUD技术博截至目前（2024年6月），DeepSeek 并未公开发布名为“DeepSeek 70B int8”的官方模型版本，因此“DeepSeek 70B int8”可能是一个误解或混淆。不过我们可以基于类似的大模型（如 LLaMA-70B、Qwen-72B 等）来估算运行一个 70B 参数级别大模型使用 int8 推理时的显存需求。
📌 70B 模型 int8 推理的最低显存要求估算：
1. 参数存储（int8 量化）
- 70B 参数，每个参数用 int8 表示（1 字节）
- 显存占用 ≈ 70B × 1 byte = 70 GB
2. 额外开销
除了模型权重，还需要考虑：
- KV Cache（推理缓存）：序列越长，占用越多，通常需要 几 GB 到十几 GB
- 激活值（activations）
- 临时缓冲区和框架开销
这些通常会增加 10~20 GB 的显存占用。
✅ 最低显存要求总结：
| 配置 | 显存需求 |
|---|---|
| 单卡运行 70B int8 推理 | 至少 80 GB 显存（如 NVIDIA H100 80GB） |
| 多卡并行（如 2×40GB 或 4×24GB） | 可通过 tensor parallelism 分摊 |
⚠️ 注意：目前消费级显卡最大为 24GB（如 RTX 3090/4090），无法单独运行 70B 模型，即使 int8 量化也需多卡或更高级别专业卡（A100/H100）。
🔧 实际可行方案：
- 使用 GPTQ / AWQ / int4 量化 可将显存降至 40GB 以下，可在 2×RTX 3090/4090 上运行。
- 使用 vLLM、TensorRT-LLM、HuggingFace Transformers + accelerate 支持分布式推理。
❗ 关于“DeepSeek 70B”
DeepSeek 官方目前发布的最大模型是 DeepSeek LLM 67B（全参数模型），支持 BF16 和部分量化格式。若你指的是该模型的 int8 版本，则显存需求与上述估算相近。
✅ 建议配置（int8 推理）：
- 单卡：NVIDIA H100 80GB（推荐）
- 双卡：2×A100 40GB（NVLink 连接，支持张量并行）
- 云平台：AWS p4d、Azure NDv4、阿里云等
如果你有具体的模型名称或使用场景（如本地部署、API服务等），我可以进一步推荐合适的硬件和推理方案。