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Deepseek对算力的要求

1、Deepseek作为高性能计算核心平台，对算力要求可不低。在AI训练场景，若选NVIDIA H100/H200/H20，单卡算力达1979 TFLOPS（FP8） ，能较好满足需求。

2、对于推理场景，NVIDIA L40S能效比高，是不错选择，其能在deepseek对算力的要求下，高效完成多模态推理任务。

3、从存储系统看，本地存储用NVMe SSD如三星 PM9A3（7.68TB，随机读写 1M IOPS） ，并采用RAID 10保障冗余，满足deepseek对算力存储需求。

4、分布式存储方面，全闪存Ceph集群提供低延迟、高吞吐共享存储池，适配deepseek对算力数据存储和读取要求。

5、节点互联时，用NVIDIA Quantum - 2 InfiniBand（400Gbps，延迟 <1μs） ，高速低延迟满足deepseek对算力网络传输要求。

6、若用以太网方案，Arista 7800R3系列交换机（支持800Gbps，RoCEv2/RDMA优化） ，也能应对deepseek对算力网络需求。

7、拓扑设计上，Dragonfly +拓扑可降低大规模集群通信延迟，优化deepseek算力运行效率。

8、NVIDIA Magnum IO可优化多GPU跨节点通信效率，对满足deepseek对算力的跨节点需求有帮助。

9、电源得用钛金级冗余电源（效率 ≥96%） ，且机柜功率密度需支持20 - 30kW，为deepseek算力提供稳定电力。

10、散热方式，冷板式液冷适用于H100/A100高密度GPU机柜，满足deepseek对算力设备散热需求。

11、浸没式液冷（如Green Revolution Cooling）能将PUE降至 1.05，高效散热，符合deepseek对算力设备的散热要求。

12、若进行深度学习任务，因数据量大、模型参数多，deepseek对算力的计算能力和数据处理速度要求极高。

13、在处理复杂图像识别任务时，deepseek对算力的需求体现在需快速处理大量图像数据，进行特征提取和分类。

14、自然语言处理任务中，像文本生成、翻译等，要快速处理文本数据，也对deepseek对算力要求严格。

15、从硬件核心选型看，AI训练选对GPU很关键，像AMD MI300X有1.5TB HBM3显存，适合大模型训练，满足deepseek对算力在大模型训练方面的要求。

16、推理场景选华为昇腾910B作为国产替代方案，兼容昇思框架，也能满足deepseek对算力在推理方面需求。

17、服务器内存要足够大，以便快速存储和读取数据，满足deepseek对算力数据交互的要求。

18、网络带宽要充足，保障数据快速传输，这在deepseek对算力的数据传输环节必不可少。

19、即使低卡也能让deepseek表现出高性能，但太低的卡还是不行，无法满足其基本算力要求。

20、若要大规模部署deepseek相关应用，更要充分考虑其对算力的整体需求，从硬件到软件全面规划。