​​预训练DeepSeek所需的显存取决于模型参数规模，从1.5B到70B不等，显存需求随参数量增加而显著提升，其中7B模型训练需约56GB显存（FP16），70B模型甚至需分布式多卡协同，显存总量需超320GB。​​

预训练DeepSeek的显存需求与模型参数量直接相关。以FP16精度为例，7B参数模型训练需56GB显存（模型参数14GB+优化器状态28GB+激活值和梯度14GB），推理仅需18GB显存；而70B参数模型在FP16下单卡无法承载，需通过DeepSpeed ZeRO Stage 3 Offload、张量并行及流水线并行等技术分摊显存占用。对于更大规模如671B模型，单台服务器需多张A100或H100协同工作，单节点显存需超320GB。显存需求公式可简化为：训练显存≈参数量×2（FP16）或×4（FP32），实际部署需额外预留激活值和梯度空间，并通过量化（如INT8将显存降至1/4）或模型并行优化。

不同配置的硬件适配不同参数量的模型。单卡A6000（48GB）适合7B模型推理（FP16）或通过优化技术训练；4卡4090（24GB×4）需混合精度及模型并行支持14B模型训练；8卡A100（40GB）适合32B模型训练，但需启用ZeRO Offload降低显存压力。部署时优先选择支持NVLink的多卡架构，并通过梯度检查点、动态批处理减少显存峰值占用。例如，1.5B模型仅需1GB显存，可采用消费级显卡如GTX 1060运行，而32B模型则需RTX 4080（16GB）以上并启用INT8量化。

总结而言，DeepSeek的显存需求从千元级显卡可承载的1.5B小模型到超算级硬件支持的70B大模型全覆盖。用户需根据实际参数量选择硬件方案，优先考虑FP16或混合精度训练，并善用量化与分布式技术平衡性能与成本。若显存不足，可通过降低批次大小、启用梯度累积或租用云端算力弥补硬件短板。