DeepSeek R1-671B 本地部署硬件配置要求

一、满血版部署（全量参数模型）

1. ‌GPU配置‌

• ‌数量与型号‌：需至少 ‌34块NVIDIA A100/H100 80GB显卡‌（总显存≥2.72TB）或 ‌8块NVIDIA H200显卡‌（总显存≥700GB）‌。

• ‌并行技术‌：必须采用‌多卡模型并行+数据并行‌技术实现分布式推理‌3。

2. ‌CPU与内存‌

• ‌CPU‌：推荐 ‌32核以上Intel Xeon/AMD EPYC服务器级处理器‌（如双路AMD EPYC 8534P）‌。

• ‌内存‌：需 ‌512GB以上DDR5/DDR4 ECC内存‌，且内存带宽需与GPU显存带宽匹配（建议6通道以上配置）‌。

3. ‌存储与扩展‌

• ‌硬盘‌：至少 ‌2TB NVMe SSD‌（用于快速加载模型参数和数据集）‌。

• ‌成本预估‌：全新H200方案约200万元，A100/H100方案约100-150万元‌。

二、量化版部署（降低显存需求）

1. ‌4-bit量化方案‌

• ‌GPU配置‌：需 ‌8块NVIDIA H100显卡‌（总显存≥400GB）‌。

• ‌CPU与内存‌：支持 ‌**双路Intel Xeon E5-2680 v4（14核×2）‌ + ‌512GB DDR4 ECC内存**‌（二手成本约3700元）‌。

2. ‌CPU纯推理方案‌

• ‌配置‌：仅需 ‌**AMD EPYC 8534P（64核）‌ + ‌192GB DDR5-4800内存**‌（6通道），通过Ollama实现纯CPU推理（速度≈5.47 Token/s）‌。

三、关键注意事项

1. ‌硬件兼容性‌

• ‌内存带宽瓶颈‌：大模型推理性能与内存/显存带宽直接相关，建议优先选择高带宽配置（如DDR5-4800或HBM3显存）‌。

• ‌多节点扩展‌：满血版建议采用‌多服务器集群‌（如4节点国产服务器方案），通过IB网络互联提升吞吐量‌。

2. ‌成本优化建议‌

• 量化版可采用‌二手服务器硬件‌（如二手Xeon E5 CPU + 拆机ECC内存），成本可控制在万元级‌。

• 纯CPU推理方案适合低并发测试场景，但需接受较低响应速度‌。

总结：

• ‌企业级应用‌：优先选择满血版多GPU集群方案（预算≥100万元）‌；

• ‌低成本测试‌：推荐4-bit量化+H100显卡组合（预算≈100万元）或纯CPU推理方案（预算≈2万元）‌。