DeepSeek模型所需顯卡內(nèi)存的計算方法如下：

1、模型參數(shù)部分

模型參數(shù)部分顯存計算公式為：

FP16/BF16：每個參數(shù)占用2字節(jié)

INT8：每個參數(shù)占用1字節(jié)

INT4：每個參數(shù)占用0.5字節(jié)

2、激活參數(shù)部分

激活參數(shù)部分顯存計算公式為：

3、KV Cache部分

KV Cache部分顯存計算公式為：

\text{KV Cache顯存（GB）} = \frac{\text{并發(fā)數(shù)} \times (\text{輸入Token數(shù)} + \text{輸出Token數(shù)}) \times 2 \times \text{層數(shù)} \times \text{hidden_size} \times \text{Sizeof(精度系數(shù))}}{10^9}

4、總顯存

總顯存為以上三部分之和：

總顯存（GB）=模型參數(shù)顯存+激活參數(shù)顯存+KV Cache顯存

5、安全系數(shù)

為了預留緩存和系統(tǒng)開銷，建議乘以一個安全系數(shù)（1.2-1.5）：

總顯存（GB）=總顯存×安全系數(shù)

6、優(yōu)化策略

量化技術(shù)：使用INT8或INT4量化可顯著降低顯存需求。

異構(gòu)計算：通過將稀疏MoE矩陣卸載到CPU內(nèi)存，僅保留稠密部分在GPU顯存中。

算子優(yōu)化：使用Marlin算子加速量化計算，結(jié)合CUDA Graph減少顯存碎片，提升利用率。

7、實際計算示例

以DeepSeek-R1 671B模型為例，假設batch size=30，isl=2048，out=2048，num_layers=61，hidden_size=7168，激活參數(shù)量37B：

模型參數(shù)顯存：671B×2字節(jié) = 1342 GB

激活參數(shù)顯存：37B×2字節(jié) = 74 GB

KV Cache顯存：30×(2048 + 2048)×2×61×7168×2字節(jié)= 808.08 GB

總顯存：1342 + 74 + 808.08 = 2224.08 GB

考慮安全系數(shù)1.2，總顯存需求約為2668.9 GB。

8、量化后的顯存需求

INT8量化：671B模型顯存需求約為671 GB（參數(shù)）+約5.3 GB（KV Cache） ≈ 676.3 GB。

INT4量化：671B模型顯存需求約為335.5 GB（參數(shù)）+約5.3 GB（KV Cache） ≈ 340.8 GB。

通過以上步驟和公式，可以準確計算DeepSeek模型在不同配置下的顯卡內(nèi)存需求。