DeepSeek 支持多种 GPU 型号和配置，包括 NVIDIA、AMD 和国产显卡。1. NVIDIA GPU：主流架构包括 Ampere（A100、A30）、Hopper（H100、H200）、Ada Lovelace（RTX 4090）和 Blackwell（B200）；其他高性能型号包括 Tesla 系列（V100、T4）和消费级显卡（RTX 3090、3080、3060）。2. AMD GPU：需兼容 ROCm 框架，如 Radeon 系列。3. 国产显卡：支持异构分布式推理，可与 NVIDIA 和 AMD 显卡混合部署。4. 显存与精度要求：10B 以下模型需 24GB 显存，10B~100B 模型需多卡并行，超大规模模型需多节点分布式推理；FP8 训练/推理需 Hopper 架构，低精度量化适配中端显卡。5. 性能优化建议：优先使用 Hopper 架构，启用 FP8 精度；大模型采用多卡并行策略，使用 TensorRT-LLM 或 DeepSeek 自研推理引擎优化性能。
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DeepSeek 支持的 GPU 型号及适配要求
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一、NVIDIA GPU
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主流架构型号
- Ampere 架构：A100、A30，适用于大规模模型训练和高性能推理
。 - Hopper 架构：H100、H200，专为高性能计算优化，支持 FP8 精度训练与推理。
- Ada Lovelace 架构：RTX 4090，适配中小规模模型推理任务。
- Blackwell 架构：B200，在 FP4 精度下实现高吞吐量，适用于超大规模模型推理（如 DeepSeek-R1 671B）。
- Ampere 架构：A100、A30，适用于大规模模型训练和高性能推理
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其他高性能型号
- Tesla 系列：V100、T4，适合通用深度学习任务。
- 消费级显卡：RTX 3090（24GB）、RTX 3080（10GB）、RTX 3060（12GB），支持量化部署（如 8-bit、4-bit）。
二、AMD GPU
- 需满足 ROCm 框架兼容性，例如 Radeon 系列显卡，但需确认深度学习框架（如 PyTorch ROCm 版本）的适配性。
三、国产显卡与异构部署
- 支持 国产显卡（未明确型号），可通过 异构分布式推理 实现跨平台部署，例如结合 NVIDIA RTX 4090 与 AMD Radeon 显卡的混合环境。
四、显存与精度要求
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显存容量
- 10B 以下参数模型：需至少 24GB 显存（如 RTX 3090/4090）
。 - 10B~100B 参数模型：需多卡并行（如 A100 80GB）。
- 超大规模模型（如 671B）：需多节点分布式推理（如 3 节点 A800 集群）。
- 10B 以下参数模型：需至少 24GB 显存（如 RTX 3090/4090）
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量化与精度支持
- FP8 训练/推理：需 Hopper 架构 GPU（如 H100/H200）。
- 低精度量化：4-bit/8-bit 量化可适配 RTX 3060/3080 等中端显卡。
五、关键性能优化建议
- Hopper 架构优先：在 H100/H200 上启用 FP8 精度，可显著提升吞吐量并降低显存占用
。 - 多卡并行策略：对于大模型，建议采用 TensorRT-LLM 或 DeepSeek 自研推理引擎（如 FlashMLA）优化多机分布式性能。
