云计算截至目前（2024年），DeepSeek 并未公开发布名为“DeepSeek 70B”的官方模型，因此关于“DeepSeek 70B”所需的显存信息并不存在于公开资料中。你可能是将 DeepSeek 与其他大模型（如 Llama 3 70B、Qwen-70B 等）混淆了。
不过，我们可以基于类似规模的大语言模型（如 700亿参数的模型）来估算其显存需求：
70B 参数模型的显存估算（以 Llama 3 70B 或 Qwen-70B 为例）：
-
FP16（半精度）推理：
- 每个参数占用 2 字节。
- 显存需求 ≈ 70B × 2 bytes = 140 GB。
- 实际运行时还需要额外空间用于激活值、缓存等，总显存需求通常在 140–180 GB。
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量化版本（如 INT4 推理）：
- 每个参数约 0.5 字节。
- 显存需求 ≈ 70B × 0.5 = 35 GB。
- 实际使用中可能需要 40–50 GB 显存。
实际部署建议：
- 全精度 FP16 推理：需要至少 8×A100 80GB GPU（通过模型并行）。
- INT4 量化推理：可运行在 4×A100 或 H100 上，甚至可在单张 80GB GPU 上运行（配合分页机制如 vLLM）。
✅ 总结：
| 模式 | 显存需求（估算） |
|---|---|
| FP16 推理 | 140–180 GB |
| INT8 量化 | ~80 GB |
| INT4 量化 | ~40–50 GB |
⚠️ 注意：目前没有官方发布的 “DeepSeek 70B” 模型。DeepSeek 已发布的是 DeepSeek 1.0、DeepSeek-MoE 等系列，参数量通常在 10B~30B 范围内。请确认你指的是哪家公司的哪个模型。
如果你是指 DeepSeek 的某个稀疏混合专家模型（如 DeepSeek-MoE），其显存需求会低于同等参数量的稠密模型，但激活显存会增加。
如需更准确的信息，请提供具体的模型名称或来源链接。
