deepfakes 显卡_deepfakes硬件要求_deepseek用的什么芯片显卡最好
deepseek用的什么芯片显卡最好
1、对于deepseek用的什么芯片显卡最好这个问题，首先要考虑模型版本。较小的DeepSeek - VL2 - Tiny版本，普通的RTX 3060显卡就可以满足需求。
2、要是涉及更大规模的DeepSeek - VL2 - Small和标准版DeepSeek - VL2 模型，推荐RTX 3080、RTX 4090等更高规格显卡，因其显存大、并行处理能力强。
3、当执行大规模多并发推理，或对大型模型微调时，建议使用24GB及以上显存的高端显卡，像NVIDIA RTX 3090/4090系列，才能稳定支持7B到70B参数范围的大语言模型运算。
4、从训练角度看，DeepSeek训练模型明确使用了2048颗英伟达H800芯片，可见英伟达H800芯片在训练方面能满足其需求，那么对于有训练需求的用户，H800是值得考虑的。
5、有分析师推测DeepSeek可能还通过一些渠道拥有50,000颗英伟达H100芯片，虽然因出口管制无法证实，但H100芯片性能强大，若条件允许，也是deepseek很好的显卡选择。
6、据36氪消息，DeepSeek创始人在美政府实施AI芯片限制前储备了一定数量的英伟达A100芯片，数量估计高达10,000颗甚至50,000颗，说明A100芯片也适用于deepseek。
7、AMD宣布已将DeepSeek V3模型集成到Instinct MI300X GPU上，所以AMD Instinct MI300X对于运行DeepSeek V3模型来说，是合适的显卡。
8、如果是普通人本地部署DeepSeek大模型，追求性价比的话，Tesla P100计算卡是不错选择，16GB大显存，能满足中等规模模型需求，价格还便宜。
9、对于DeepSeek - 7B模型，建议显存14GB及以上，推荐24GB显存的RTX 4090或A10，想运行这个模型可按此选择显卡。
10、要是运行DeepSeek - 70B模型，需要140GB显存，通常要多卡并行，比如8张A100 80G显卡，要处理这类大规模模型就得按此要求搭配显卡。
11、进行模型训练时，显存需求更高，是参数量的20倍，训练规模大的模型，显存要求往往达数百GB，此时对显卡显存要求极高。
12、多GPU并行以及使用NVIDIA NVLink或InfiniBand等互联技术，能有效降低通信延迟，多卡配置时要考虑这些技术支持的显卡。
13、除了显存，CPU的多核处理能力也很重要，选择显卡时也要考虑与CPU的适配，让整体性能更优。
14、DeepSeek对CUDA版本有要求，至少11.8版本，同时建议用PyTorch 2.0及以上版本和Transformers库，选显卡要注意其对软件环境的支持。
15、一些推理优化方案如vLLM、TensorRT - LLM、FlashAttention等能提升模型推理性能，选显卡时看其与这些优化方案的兼容性。
16、量化压缩技术可降低显存使用，4 - bit量化能让7B模型在RTX 3060这样的显卡上运行，即便显卡显存不高，借助技术也可能满足deepseek运行需求。
17、在云服务方案方面，AWS的p4d/p5实例和阿里云的GN7/GN10实例不错，支持NVIDIA A100/H100等高性能GPU，通过云服务选显卡可考虑这些实例。
18、从实测来看，像RTX 5090 D这样的旗舰产品，32GB大显存适合AI训练，运行DeepSeek相关模型速度快。
19、总之，deepseek用的什么芯片显卡最好，要综合模型版本、应用场景、预算、软件环境等多方面因素来决定。
20、不同的显卡在不同条件下各有优势，只有选对适合自己情况的显卡，才能让deepseek发挥最佳性能。
