‌本地部署DeepSeek模型需要大显存的核心原因是：大语言模型的参数量庞大，推理时需将整个模型加载到GPU显存中运行，显存不足会导致计算中断或性能暴跌。‌ 以70B参数的模型为例，仅加载参数就需140GB以上显存，实际运行还需额外空间存储中间计算结果。

1. ‌模型参数占用显存‌
   每个模型参数通常以16位浮点数（2字节）存储，70B参数模型仅加载参数就消耗140GB显存。若使用8位量化技术，显存需求可降至70GB，但仍远超消费级显卡的容量（如RTX 4090仅24GB）。

2. ‌计算过程临时显存开销‌
   推理时需缓存每一层的输入/输出张量、注意力矩阵等中间结果。以2048长度的文本输入为例，70B模型单次推理可能额外占用20-30GB显存，显存不足会触发内存-显存频繁交换，速度下降10倍以上。

3. ‌批处理（batch）放大需求‌
   同时处理多个请求时，显存需求随batch size线性增长。处理4个并发请求时，70B模型的显存峰值可能超过200GB，专业级显卡（如A100 80GB）也需多卡并行才能支撑。

4. ‌优化技术的显存权衡‌
   虽然量化、模型切分（tensor parallelism）等技术能降低单卡显存压力，但会引入额外计算开销。例如8位量化可能导致精度损失5%-10%，影响生成质量。

‌总结‌：显存是本地部署大模型的核心瓶颈，建议根据模型规模选择专业显卡（如A100/H100）或采用多卡部署方案。若显存不足，可优先考虑量化或云端API调用方案。