deepseek 70B模型需要多少显存？

截至目前（2024年6月），DeepSeek 并未公开发布名为“DeepSeek 70B”的模型，也未提供其官方显存需求的详细信息。不过，我们可以基于类似规模的大语言模型（如 LLaMA-2 70B、Falcon-180B 等）进行合理估算。

推理阶段显存需求（70B 参数模型）

一个 700亿参数（70B）的模型在推理时的显存需求取决于以下几个因素：

1. 精度：

   • FP16/BF16：每个参数占用 2 字节
     • 显存 ≈ 70B × 2 bytes = 140 GB
   • INT8 量化：每个参数占用 1 字节
     • 显存 ≈ 70B × 1 byte = 70 GB
   • 4-bit 量化（如 GPTQ、AWQ）
     • 显存 ≈ 70B × 0.5 bytes = ~35–40 GB

2. 额外开销：

   • 激活值（KV Cache）、中间缓存等会额外占用 10–20 GB 显存，尤其在长上下文或批量推理时。

推理所需显存估算：

👉 因此，运行 DeepSeek 70B 类似的模型：

• 至少需要 多张 A100（80GB）或 H100 GPU 才能支持 FP16 推理。
• 使用 4-bit 量化后，可在单张 48GB 或 80GB GPU 上运行（如消费级 RTX 4090 24GB 可能不够，但可通过 offloading 技术勉强运行小 batch）。

训练阶段显存需求

训练 70B 模型需要更复杂的并行策略（数据并行、张量并行、流水线并行）和大量高端 GPU（如数百张 A100/H100），总显存需求可达 TB 级别。

总结

虽然没有官方确认的 “DeepSeek 70B” 显存数据，但根据行业标准推测：

✅ DeepSeek 70B 类模型在 4-bit 量化下，推理需约 40 GB 显存，可部署在单张 A100/H100 或多卡系统上。FP16 推理则需 140 GB 以上，需多卡并行。

如果你指的是某个具体发布的 DeepSeek 模型（如 DeepSeek-LLM-67B），请提供准确名称，我可以给出更精确的信息。