部署70b的deepseek需要多大的显存？

核心结论

部署70B参数的DeepSeek模型至少需要140GB显存（按FP16精度计算），实际需根据框架优化、量化技术等调整，建议使用多卡并行或低精度量化降低需求。

显存需求计算

1. 基础估算：

   • 模型参数：70B（700亿）个参数，按FP16（2字节/参数）存储，需 140GB显存（700亿×2字节）。
   • 额外开销：训练时需存储梯度、优化器状态，显存需求可能X_X倍；推理时可减少至1.2-1.5倍参数大小（约168-210GB）。

2. 量化技术影响：

   • INT8量化：参数压缩至1字节/参数，显存降至70GB，但可能损失精度。
   • GPTQ/AWQ等4bit量化：仅需35GB显存，适合消费级显卡（如2×24GB显卡）。

硬件配置建议

• 单卡方案：需A100 80GB或H100 80GB（部分场景可通过内存卸载实现）。
• 多卡方案：
  • 2×A100 80GB（Tensor Parallelism并行）。
  • 4×RTX 4090 24GB（4bit量化+模型并行）。

关键优化手段

• 框架选择：使用vLLM、TGI等推理框架，支持PagedAttention和连续批处理，提升显存利用率。
• 混合精度：FP16+FlashAttention-2可降低显存占用约20%。

注意事项

• 实际需求可能更高：输入序列长度每增加1K tokens，显存增加约0.5-1GB（因KV缓存）。
• 推荐测试：通过nvidia-smi监控显存，或使用deepspeed-inference等工具预评估。