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deepseek 67b需要显存

时间: 2025-02-19 18:55:11 浏览: 179

### DeepSeek 67B 模型所需显存计算对于具有670亿参数的DeepSeek模型，在16位浮点数精度下存储这些参数所需的理论最小显存量可以通过简单的乘法运算得出： \[ \text{VRAM需求} = 参数数量 \times 单个参数大小 \] 每个16位浮点数值占用2字节的空间。因此， \[ 67,000,000,000\ (\text{参数}) \times 2\ (\text{字节/参数}) = 134,000,000,000\ (\text{字节}) \] 转换成千兆字节(GB)，即除以 \(1024^3\) 得到大约 **128 GB** 的显存空间仅用于保存权重[^1]。实际上，除了模型本身的参数外，还需要额外的内存来容纳优化器状态、激活函数中间结果以及批处理数据等其他开销项。这意味着实际训练过程中可能需要远超于这个基础量级的显存资源。通常情况下，实际使用的显存量可能是上述估算值的一倍以上，具体取决于框架实现细节和其他因素。为了支持这种规模庞大的模型，往往采用多GPU分布式训练方案，并利用诸如混合精度训练、梯度累积、检查点技术（checkpointing）、序列并行化等多种策略和技术手段来降低单卡上的显存压力。 ```python # Python代码片段展示如何简单估计所需显存量 parameters_count = 67_000_000_000 # 67 billion parameters bytes_per_param_fp16 = 2 # Each FP16 parameter takes up 2 bytes vram_needed_gb = (parameters_count * bytes_per_param_fp16) / (1024 ** 3) print(f"Theoretical minimum VRAM needed for storing weights only: {vram_needed_gb:.2f} GB") ```

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