近日，关于深度学习模型DeepSeekR114B所需显存大小的问题引发了广泛关注。据悉，DeepSeekR114B是一款基于Transformer架构的大型语言模型，其参数量达到了1140亿，是目前全球最大的开源语言模型之一。由于其庞大的参数量，该模型在训练和推理过程中对显存的需求极高。
根据相关技术文档和实验数据，DeepSeekR114B在训练时，单次前向传播和反向传播所需的显存大约为1.5TB。这一显存需求远超目前市面上大多数GPU的显存容量。即使是NVIDIA最新的H100 GPU，其显存容量也仅为80GB，远远无法满足DeepSeekR114B的训练需求。因此，训练该模型通常需要多台GPU并行工作，并通过分布式训练技术来分摊显存压力。
在推理阶段，DeepSeekR114B的显存需求相对较低，但仍需数百GB的显存。这意味着，即使是在推理场景下，普通消费级GPU也无法胜任，必须依赖高端服务器级GPU或专用AI加速器。
为了应对这一挑战，研究人员和工程师们正在探索多种优化方案。例如，通过模型剪枝、量化和蒸馏等技术，可以在一定程度上减少模型的显存占用。此外，分布式训练和推理框架的不断优化，也为大规模模型的部署提供了更多可能性。
尽管如此，DeepSeekR114B的显存需求仍然是一个巨大的技术瓶颈。未来，随着硬件技术的进步和算法优化的深入，这一问题有望得到缓解。但在此之前，如何高效利用现有资源，仍然是摆在AI研究人员面前的一大难题。