云服务器
DeepSeek-R1-70B 作为一款700亿参数的大模型，对GPU配置有较高要求。以下是推荐的硬件配置和关键考虑因素：
1. 单卡推理（最低要求）
- 显存需求：至少 80GB显存（如NVIDIA A100/A800 80GB或H100 80GB）。
- 性能：可运行FP16/BF16推理，但可能无法支持高并发请求。
2. 多卡推理（推荐配置）
- 显存总量：建议 2×80GB显存（如2×A100/A800 80GB），通过Tensor Parallelism（TP）分割模型。
- 优化技术：需启用模型并行（如DeepSpeed或Megatron-LM）和显存优化（如FlashAttention、KV Cache量化）。
3. 训练需求
- 硬件规模：通常需要 8-16张A100/H100 80GB，结合数据并行（DP）+流水线并行（PP）+张量并行（TP）。
- 显存优化：必须使用混合精度训练（FP16/BF16）、梯度检查点（Gradient Checkpointing）和ZeRO-3优化（DeepSpeed）。
4. 关键注意事项
- 量化支持：若使用4-bit/8-bit量化（如GPTQ/AWQ），显存需求可降至 40GB以下（单卡可能可行）。
- 带宽要求：多卡场景需保证NVLink或高速InfiniBand（避免PCIe瓶颈）。
- 框架依赖：官方可能提供优化方案（如DeepSeek-Moe的定制代码库）。
5. 云服务参考
- AWS：
p4d.24xlarge实例（8×A100 80GB）。 - 阿里云：GN7系列（A100 80GB）或GH7系列（H100 80GB）。
建议查阅DeepSeek-R1的官方文档或GitHub仓库，确认是否支持模型切分（如70B模型按层分配到多卡）。若需低成本部署，可关注量化版本或API服务。