部署DeepSeek 70B大模型至少需要8张80GB显存的A100/H100 GPU（总计640GB显存），或通过量化技术（如GPTQ/INT8）降低至4张A100（320GB显存）。 具体需求取决于场景：FP16推理需200-250GB显存，全参数训练则高达1.4TB，而4bit量化可压缩至35GB。以下是关键要点：
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显存计算逻辑
模型参数以FP16格式存储时，70B参数占140GB显存（）。推理需额外30-50%空间存储KV缓存和激活值，单次推理总需求约200-250GB。训练场景更苛刻，全参数微调需参数量的20倍显存（1.4TB）。 -
硬件配置方案
- 推理优化：8×A100 80GB可原生支持FP16推理；4×A100 80GB搭配INT8量化（精度损失<1%）是性价比选择。
- 训练需求：全训练需16×A100或8×H100集群，而LoRA微调可降至200-400GB显存。
- 消费级替代：双卡L20（48GB×2）需Q4_K_M量化，仅支持2048 tokens上下文。
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部署优化技术
张量并行（Tensor Parallelism）和流水线并行（Pipeline Parallelism）拆分模型至多卡；FlashAttention-2可降低长序列显存消耗。显存不足时，CPU/NVMe Offloading是备选方案，但会牺牲速度。
总结：DeepSeek 70B的显存需求从35GB（4bit量化）到1.4TB（全训练）不等，企业应根据业务场景选择多卡集群或量化方案，同时优先优化框架（如vLLM、DeepSpeed）以提升资源利用率。
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