云知道CLOUD截至目前（2024年6月），华为并未公开宣布部署 DeepSeek-R1-Distil-Qwen-70B 这一具体模型。该模型名称似乎是结合了多个厂商或研究机构的命名风格：
- DeepSeek：深度求索（DeepSeek AI），一家大模型公司；
- R1-Distil：可能指经过蒸馏（Distillation）的版本；
- Qwen-70B：通义千问系列中参数量约为700亿的模型，由阿里云研发。
因此，“DeepSeek-R1-Distil-Qwen-70B”并非一个已知的、公开发布的标准化模型，可能是混淆或虚构的名称。
但如果我们假设你指的是：一个类似于 Qwen-70B 的 700 亿参数大模型，经过蒸馏优化后部署在华为的 AI 计算平台（如 Ascend 昇腾芯片）上，需要多少张卡？
我们可以从以下几个角度估算：
1. 模型规模估算（以 Qwen-70B 为例）
- 参数量：约 70B（700亿）
- 精度：FP16/BF16 下，每个参数占 2 字节
- 模型显存需求 ≈ 70B × 2B = 140 GB（仅参数）
- 加上梯度、优化器状态（如 Adam），训练时显存需求可达：
- FP16 训练：约 140 × 3 ~ 420 GB
- 使用 ZeRO-3 或模型并行可降低单卡压力
2. 推理 vs 训练
✅ 推理场景（Inference）：
- 使用模型并行 + 张量并行 + KV Cache 优化
- 若使用 蒸馏后的小模型（如从70B蒸馏到7B或14B），可能单卡或几卡即可
- 但若仍是70B级别，即使蒸馏结构不变，仅推理：
- 使用 FP16 / INT8 量化
- 单张 Ascend 910B 昇腾芯片提供 32GB HBM 显存
- 至少需要：140GB / 32GB ≈ 5 张卡（仅存权重）
- 实际需考虑中间激活、并行开销，建议 8~16 张卡
✅ 训练场景（Training）：
- 全参数微调：需要数百 GB 显存
- 使用 DeepSpeed ZeRO-3 + 模型并行
- 至少需要 32~64 张 Ascend 910B 卡 才能支持 70B 模型训练
结论（假设在华为 Ascend 平台上部署一个类似 Qwen-70B 的模型）：
| 场景 | 最少卡数（Ascend 910B） | 说明 |
|---|---|---|
| 蒸馏后小模型推理（如 7B） | 1~2 张 | 若量化到 INT8 |
| 原始 70B 模型推理 | 8~16 张 | 使用张量并行 + 量化 |
| 全参数微调训练 | 32~64 张以上 | 需分布式训练框架支持 |
⚠️ 注意：目前没有公开信息表明华为部署了名为 “DeepSeek-R1-Distil-Qwen-70B” 的模型。该模型可能不存在或为误称。
✅ 建议：
如果你是想在华为的 MindSpore 或昇腾平台上部署类似 Qwen-70B 的大模型，建议参考：
- 华为云 ModelArts + 昇腾集群
- 使用 MindSpore 2.0+ 的自动并行功能
- 参考华为与鹏城实验室合作的“盘古大模型”部署经验
如你能提供更准确的模型名称或来源（如论文、官方发布），我可以进一步精确分析。