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截至目前（2024年6月），华为官方并未公开支持或部署名为 DeepSeek-R1-Distil-Qwen-70B 的模型。该名称看起来像是将多个不同公司的模型或技术进行了混合命名，可能存在误解或混淆。我们来逐一分析：
1. 名称解析
- DeepSeek：深度求索（DeepSeek）是一家我国大模型公司，推出了 DeepSeek 系列大模型（如 DeepSeek-LLM、DeepSeek-MoE）。
- R1-Distil：可能是某个版本（如 R1）的蒸馏（Distillation）模型。
- Qwen-70B：这是通义千问（Qwen）系列中由阿里云发布的 700 亿参数大模型，即 Qwen-70B。
- 将 DeepSeek 和 Qwen 结合的模型（如 DeepSeek-R1-Distil-Qwen-70B）并不存在公开记录，也不是 DeepSeek 或阿里云发布的官方模型。
2. 华为与大模型部署
华为提供的是 昇腾（Ascend）AI 芯片（如 Ascend 910B）和 MindSpore 框架，用于大模型训练与推理。但华为 并未发布 Qwen-70B 或 DeepSeek 的官方部署方案。
若要在华为昇腾平台上部署类似 Qwen-70B 这样的 70B 参数大模型，需要考虑：
3. 部署 Qwen-70B 所需算力（估算）
以 Qwen-70B 为例（700亿参数，FP16 精度）：
-
显存需求：
- 参数存储：70B × 2 字节 = 140 GB
- 梯度、优化器状态（训练时）：约 3~4 倍，即 420~560 GB
- 推理时（仅加载模型）：约 140~160 GB（可通过量化压缩）
-
使用华为 Ascend 910B（每卡 AI 算力约 256 TFLOPS，HBM 显存 32 GB）：
- 每张卡 32 GB 显存
- 推理部署（FP16）：140 GB / 32 GB ≈ 5 张卡起（需模型并行）
- 若使用 INT8 量化：显存减半，约 3 张卡 可能足够
- 训练部署：需要更多卡（通常 64+ 卡集群）
4. 结论
虽然“DeepSeek-R1-Distil-Qwen-70B”不是一个真实存在的公开模型，但如果问题是：
在华为昇腾平台上部署类似 Qwen-70B 的大模型，至少需要多少张 Ascend 910B 卡？
答案是：
✅ 推理部署：
- FP16 精度：至少 5~6 张 Ascend 910B（32 GB/卡）
- INT8 量化后：至少 3~4 张
✅ 训练部署：
- 需要 64 张以上，并配合模型并行、数据并行等技术
建议
- 如果你是指 Qwen-70B，建议参考阿里云官方部署方案（支持 NVIDIA A100/H100）。
- 若在华为昇腾平台部署，需确认模型是否已完成适配（如通过 MindSpore 或 CANN 工具链）。
- “DeepSeek-R1-Distil-Qwen-70B”可能是误写，建议核实模型名称。
如你能提供更准确的模型来源或部署场景（训练/推理、精度要求），我可以给出更具体的建议。