CLOUD技术博截至目前（2024年6月），华为并未官方发布或公开支持部署“DeepSeek-R1-Distil-Qwen-70B”这一模型。该名称看起来像是结合了多个不同公司的模型：
- DeepSeek：深度求索（DeepSeek AI）开发的大模型系列；
- Distil：通常指知识蒸馏（distillation）轻量化版本；
- Qwen：通义千问，是阿里云开发的大语言模型；
- 70B：表示参数量约为700亿。
因此，“DeepSeek-R1-Distil-Qwen-70B”并非一个真实存在的、已发布的标准模型，可能是混淆或虚构的名称。
不过，我们可以基于类似规模的真实大模型（如 Qwen-70B 或 DeepSeek-70B 级别模型）来估算在华为昇腾（Ascend）AI芯片平台上部署所需的计算卡数量。
假设目标：部署一个 70B 参数的大语言模型（FP16精度）
1. 显存需求估算：
- 每个参数在 FP16 下占用 2 字节；
- 70B 参数 ≈ 70 × 10⁹ 参数；
- 全参数加载所需显存 ≈ 70 × 10⁹ × 2 bytes = 140 GB（仅模型权重）；
- 实际推理中还需 KV Cache、中间激活等，总显存需求可能达 180~200 GB；
- 若使用模型并行，需将模型切分到多卡。
2. 华为 Ascend 910B 规格：
- 每卡 HBM 显存：32 GB；
- 算力：约 256 TFLOPS（FP16）；
- 多卡通过 HCCL 实现高效通信。
3. 所需最少卡数估算：
- 若仅考虑显存：200 GB / 32 GB ≈ 6.25 → 至少 7~8 张卡；
- 实际部署中需考虑：
- 模型并行（Tensor Parallelism + Pipeline Parallelism）；
- 通信开销与负载均衡；
- 推理延迟要求（是否需要低延迟响应）；
👉 因此，在 华为 Ascend 910B 平台上部署一个 70B 级别的大模型，至少需要 8 张卡，常见配置为 8~16 张卡，具体取决于优化程度（如量化、稀疏化、KV Cache 优化等）。
如果使用量化技术（如 INT8 或 FP8）：
- 权重显存可减少 50%~75%；
- 可能实现 4~8 张卡部署；
- 但需软件栈支持（如 MindSpore Lite、CANN 支持量化推理）。
结论：
⚠️ “DeepSeek-R1-Distil-Qwen-70B” 并非真实存在的模型，无法准确回答。
✅ 但若目标是在华为 Ascend 平台部署一个 70B 参数级别大模型（如 Qwen-70B 或 DeepSeek-70B），则：
至少需要 8 张 Ascend 910B 芯片（32GB HBM/卡），在启用量化和优化的前提下，可能最低压缩至 4~8 张卡。
建议确认模型真实名称，并参考华为 MindSpore 或昇腾社区对 Qwen/DeepSeek 官方适配情况。