DeepSeek-R 1.5B、7B、8B、14B、32B、70B、671B对应显存

DeepSeek-R 模型所需显存分析
对于不同规模的 DeepSeek-R 模型，在运行时所需的显存量取决于多个因素，包括但不限于模型参数量、批处理大小以及推理过程中使用的优化技术。具体到各个版本：

DeepSeek-R 1.5B 参数模型通常可以在单张具有约 24GB 显存的 GPU 上顺利加载并执行推理任务[^1]。

对于 7B 和 8B 参数模型, 推荐至少拥有 40GB 或以上显存容量的设备来支持这些较大尺寸网络结构的有效部署和操作.

当涉及到像 14B 及 32B 这样更大体量的预训练语言模型时, 使用多GPU设置变得至关重要; 即使是在高端硬件上(如 A100),也可能需要通过分布式计算框架来进行有效的资源分配以满足其庞大的内存需求. 特别提到的是, 在命令 vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 中指定了 tensor-parallel-size 2, 表明采用两块GPU进行张量并行化处理可以显著降低每一块卡上的实际占用空间.

随着我们进一步扩大至 70B 参数级别甚至更高 (例如671B) 的超大规模架构下, 不仅要依赖更复杂的分布式策略（比如混合精度训练），而且可能还需要专门定制化的基础设施才能确保足够的性能表现与稳定性. 此外, 实际应用中的最大序列长度(max-model-len)也会影响最终消耗多少VRAM。

值得注意的一点是上述估计基于理想条件下的理论值；真实环境中还需考虑其他开销，因此建议预留一定的冗余度以便更好地适应各种情况变化。
# Python伪代码展示如何估算给定配置下的预期显存使用量
def estimate_vram_usage(model_size_gb, batch_size=1, seq_length=512):
base_memory_per_param = 2e-9 # 假设FP16格式存储每个权重大约占2字节
additional_overhead = 0.1 * model_size_gb # 大致额外开销

total_params_in_giga = {
"1.5B": 1.5,
"7B": 7,
"8B": 8,
"14B": 14,
"32B": 32,
"70B": 70,
"671B": 671
}[model_size_gb]

estimated_memory = (total_params_in_giga + additional_overhead) * \
base_memory_per_param * batch_size * seq_length

return round(estimated_memory)

print(f"Estimated VRAM usage for different models:")
for size in ["1.5B", "7B", "8B", "14B", "32B", "70B", "671B"]:
print(f"{size}: {estimate_vram_usage(size)} GB")
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