CCLOUD博客DeepSeek 70B 是一个拥有约 700 亿参数的大语言模型。运行这样的模型对显存（GPU 显存）和计算能力有非常高的要求。具体需要多大显存的显卡，取决于你使用模型的方式：推理（inference） 还是 训练（training）。
一、推理（Inference）
1. 全精度推理（FP32）
- 每个参数占 4 字节
- 70B × 4 字节 ≈ 280 GB 显存
- ❌ 目前没有任何单张消费级或主流数据中心显卡能支持
2. 半精度推理（FP16/BF16）
- 每个参数占 2 字节
- 70B × 2 字节 ≈ 140 GB 显存
- ❌ 仍然远超单卡能力（如 A100 80GB、H100 80GB）
3. 量化推理（INT8 / INT4）
- INT8：1 字节/参数 → 70B × 1 ≈ 70 GB
- 可在多张 A100（如 2×80GB）或 H100 上通过模型并行运行
- INT4：0.5 字节/参数 → 70B × 0.5 ≈ 35 GB
- 可在 2~4 张消费级高端卡（如 2×RTX 4090，24GB）上运行（需模型并行 + 量化技术）
✅ 结论（推理）：
- 使用 INT4 量化，至少需要 2~3 张 24GB 显存的显卡（如 RTX 3090/4090），通过模型并行（如 DeepSpeed、vLLM、Tensor Parallelism）部署。
- 推荐使用 NVIDIA A100 80GB × 2 或 H100 × 2，支持更高效推理。
二、训练（Training）
训练 70B 模型要求更高，涉及梯度、优化器状态等额外显存开销。
- 使用 FP16 + Adam 优化器，每参数约需 18~20 字节
- 70B × 20 字节 ≈ 1.4 TB 显存
- 必须使用 大规模 GPU 集群（如 64~128 张 A100/H100），配合 ZeRO 分布式训练（DeepSpeed）
✅ 结论（训练）：
- 至少需要 数十张 A100/H100 组成的集群
- 单卡或少数几张卡无法完成训练
三、实际部署建议（推理）
| 方式 | 显存需求 | 推荐硬件 |
|---|---|---|
| FP16 全精度 | ~140 GB | 2×A100/H100（80GB） |
| INT8 量化 | ~70 GB | 2×RTX 3090/4090（24GB）或 1×A100（80GB） |
| INT4 量化 | ~35 GB | 1~2×RTX 3090/4090，或单张 A100 |
工具推荐：使用
vLLM、HuggingFace Transformers + accelerate、DeepSpeed、TensorRT-LLM等框架支持模型并行和量化。
总结
🔹 DeepSeek 70B 模型无法在单张消费级显卡上运行全精度推理。
🔸 通过 INT4 量化 + 多卡并行，可在 2 张 RTX 3090/4090 上运行推理。
🔸 训练则需 大型 GPU 集群（如 64+ A100/H100）。
如果你只是想本地体验大模型，建议使用更小版本，如 DeepSeek 7B 或 DeepSeek 1.3B，它们可以在单张 24GB 显卡上运行。
需要我推荐一个具体的部署方案吗？