deepseek用了多少显卡训练_deepfake显卡要求

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# DeepSeek：探寻其背后的显卡“引擎”之力
在当今AI的竞技场上，DeepSeek犹如一匹黑马，迅速闯入大众视野，引发了广泛关注与讨论。而在它卓越表现的背后，强大的硬件支持，尤其是显卡的配置，无疑是关键的“幕后功臣”。那么，DeepSeek究竟动用了多少显卡来铸就其“智慧之躯”呢？这是一个饶有趣味且值得深入探究的话题。

有传言称，DeepSeek使用了多达五万张显卡，这个数字令人咋舌，单从显卡价值来看，就高达上百亿。若此传闻属实，这无疑彰显了DeepSeek的野心与实力。五万张显卡，宛如一支庞大的舰队，每一张显卡都是一艘性能强劲的战舰，它们共同协作，为DeepSeek的高效运行提供源源不断的动力。美国对DeepSeek的传闻反应激烈，从侧面暗示了DeepSeek潜在的巨大威胁，而这背后庞大的显卡“军团”，或许正是其底气所在。

然而，要全面了解DeepSeek的显卡使用情况，我们还需深入其模型内部。DeepSeek的模型如同一个家族，依据参数量的不同分为多个版本，而每个版本对显卡的需求也大相径庭，恰似不同的工种需要不同的工具来完成任务。

以1.5B参数的模型为例，它就像一位初出茅庐的新手，从事一些基础对话、简单文本生成等轻量工作。经过INT8量化后，它对显存的需求约为4GB，适配的显卡如NVIDIA GTX 1650和RTX 3050这类“小能手”即可。这些显卡如同小型的精密工具，虽“身材”不大，但对于这类轻量级任务却游刃有余。

当模型参数量提升到7B时，它的“工作能力”有所增强，能够应对日常对话和代码补全这类更复杂一些的任务。此时，就需要如NVIDIA RTX 3060、RTX 4060等具备约8GB显存的显卡。它们如同升级后的工具，性能更强大，能够更好地支持模型的运行。

随着参数量增加到14B，模型所处理的任务难度进一步提升，比如写作和编程辅助。这时，像RTX 3060 Ti、RTX 3070这类更高性能的显卡便成为“主力军”，它们拥有12GB显存，就像经验丰富的工匠，能够精细地雕琢每一项复杂任务。

而对于参数量高达32B的模型，它所面临的任务是复杂的自然语言处理和专业领域的文本分析，这就需要“重型武器”——NVIDIA RTX 3090和RTX 4090等高显存显卡。它们拥有24GB的显存，能够像大型机器一样，高效处理大规模的数据运算。

当模型参数量达到70B及以上时，情况变得更为复杂，对显卡的要求也升至“顶级殿堂”。NVIDIA A100 40GB、H100 80GB等高端显卡成为不二之选。这些高端显卡宛如超级计算机，专为深度学习研究和高端推理任务这类“超级工程”而生。

从本地化部署的角度来看，不同配置方案也展现出DeepSeek对显卡使用的多样性。比如32B配置方案，可选择GPU卡为4090/4090d，显存24GB或48GB，2卡就能跑满。若考虑合规性，还可以选择L20显卡，同样2卡即可满足需求。而70B配置方案，虽然有利用1张4090显卡+32G内存进行本地部署的尝试，但从整体性能需求而言，可能需要更为高端和多数量的显卡来确保其稳定高效运行。

在实际测试中，使用RTX 5090 D、RTX 5080、RTX 5070 Ti和RTX 5070共4张显卡对DeepSeek本地化部署进行实测，结果表明显存对DeepSeek模型的性能影响较大，算力次之。这进一步凸显了选择合适显卡对于发挥DeepSeek性能的重要性。

尽管确切知晓DeepSeek使用显卡的具体数量如同雾里看花，但通过对其不同模型版本的显卡需求分析，我们能大致勾勒出其背后庞大而复杂的显卡“拼图”。无论是传闻中的五万张显卡所展现的宏大布局，还是不同模型版本对各类显卡的精细搭配，都让我们看到DeepSeek在追求卓越性能道路上对硬件资源的极致利用。而随着技术的不断发展，未来DeepSeek又将如何调配它的显卡“军团”，值得我们拭目以待。