越来越多企业想要私有化部署DeepSeek，整了一个DeepSeek不同版本的硬件选型参照，包含配置推荐、优化策略、成本价格。
硬件选型核心原则显存优先： 参考公式：参数规模×精度位数×1.2缓冲系数 示例1：70B+FP16需约160GB显存（70B × 2字节 × 1.2 = 168GB显存）示例2：再比如671B+INT4推理需约400GB显存（671B × 0.5字节 × 1.2 = 402.6GB显存） 扩展性：互联技术对比
多卡扩展限制：单机扩展：受主板PCIe插槽数量限制（通常4-8卡/节点），需搭配NVSwitch扩展多节点扩展：需200Gbps以上InfiniBand网络，确保全局Batch Size同步效率
国产化兼容：
软件栈支持：
MindSpore（华为）、PaddlePaddle（百度）已支持昇腾芯片
第三方工具链：Colossal-AI、DeepSpeed逐步适配国产硬件
行业应用案例：
金融领域：基于昇腾910B的7B模型推理，响应延迟<200ms
政务领域：海光DCU集群部署14B模型，支持千并发政务问答
国产硬件方案：
昇腾系列：
昇腾910B：算力320 TFLOPS（FP16），显存32GB，支持自主指令集
趋境科技方案：通过软硬协同优化（如自定义算子编译），实现H100 80%性能
海光DCU系列：兼容ROCm生态，适配7B-70B模型训练，性价比达国际水平80%
往期 · 研究报告
AI全景
《2025年AI产业全景洞察报告》
《2024科创企业发展报告》《2024 年度AI十大趋势报告》
《2024AI商业落地白皮书》《2024大模型可信应用研究报告》
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《2025年中国企业云图》《2024大模型典型示范应用案例集》
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AI教育
《DeepSeek：从入门到精通》教程
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《2024AI教育硬件全景报告》
《2024年教育智能硬件市场与用户洞察报告》《2024年中国AI+教育行业发展研究报告》《2024智能教育蓝皮书生成式AI教育应用》
