CLOUD技术博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） vs 训练（Training）
- 精度模式（FP32、FP16/BF16、INT8、INT4）
- 是否使用模型并行或分布式推理
一、训练所需显存（Training）
训练 70B 模型需要巨大的显存和计算资源：
- 使用 FP16/BF16 精度：
- 参数存储：70B × 2 bytes = ~140 GB
- 梯度存储：~140 GB
- 优化器状态（如 Adam）：通常每个参数需 4~8 字节（如动量 + 方差），约 280~560 GB
- 总计：约 600~800 GB 显存以上
👉 实际训练中必须使用 多卡分布式训练（如 64~128 块 A100/H100，每块 80GB），并通过 ZeRO、Tensor Parallelism 等技术分摊显存。
二、推理所需显存（Inference）
推理时显存需求显著低于训练，但仍很高：
| 精度 | 显存估算 | 是否可行 |
|---|---|---|
| FP16 / BF16 | 70B × 2 bytes = ~140 GB | 需多张 GPU 并行（如 2~4× A100 80GB） |
| INT8 量化 | 70B × 1 byte = ~70 GB | 可在 4× A100 40/80GB 上运行 |
| INT4 量化 | 70B × 0.5 byte = ~35 GB | 可在 2× A100 或 H100 上运行 |
✅ 当前主流方案是使用 GPTQ、AWQ、BitsAndBytes 等 4-bit 量化技术，将 70B 模型压缩至 ~35~45 GB 显存，可在 2~4 块高端 GPU 上运行。
三、实际部署建议
- 单卡运行？ ❌ 不可能用单卡运行原始 70B 模型。
- 最低配置示例（INT4 量化推理）：
- 2× NVIDIA A100 80GB 或 H100 80GB
- 使用 vLLM、Text Generation Inference、llama.cpp（部分支持）等框架
- 云服务推荐：
- AWS: p4d.24xlarge（8× A100 40GB）
- Azure: NDm A100 v4（8× A100 40GB）
- Google Cloud: A2 实例（支持 A100/H100）
四、对比参考（以 Llama 3 70B 为例）
| 模型 | 精度 | 所需显存 | 最少 GPU 数量 |
|---|---|---|---|
| Llama 3 70B / DeepSeek 70B | FP16 | ~140 GB | 2~4× A100 80GB |
| 同上 | INT8 | ~70 GB | 1~2× A100 80GB |
| 同上 | INT4 | ~35~40 GB | 1~2× A100/H100 |
总结
📌 Deepseek 70B 模型推理所需显存：
- 全精度（FP16）：约 140 GB → 至少 2~4 块 A100/H100
- 4-bit 量化：约 35~45 GB → 可在 2 块 A100 上运行
- 训练：需数百 GB 显存，依赖大规模集群
✅ 目前大多数用户通过 量化 + 多GPU 分布式推理 来运行此类模型。
如果你有具体的部署场景（如本地部署 or 云端推理），我可以给出更详细的配置建议。