部署DeepSeek-R1所需的硬件和软件价格明细
大部分费用都花在硬件上。我们将讨论图形处理器（GPU）、中央处理器（CPU）、随机存取存储器（RAM）、固态硬盘（SSD）存储、冷却系统等等。
4个NVIDIA H100 80GB GPU（每个25,000美元） 总成本：（100,000美元）
为什么需要这些？这些GPU是针对人工智能工作负载优化的尖端加速器，能够为像DeepSeek-R1这样的大型模型提供更快的训练和推理速度。
NVIDIA H100：NVIDIA H100是一款基于Hopper架构的先进GPU。它采用了第四代张量核心（Tensor Core）和Transformer引擎，与之前的A100 GPU相比，人工智能训练速度提高了9倍，推理速度提高了30倍。
Intel Xeon Platinum（1,550美元） 总成本：131750卢比
为什么选择它？高端CPU能在资源密集型操作过程中确保流畅的多任务处理和系统稳定性。
由于Intel Xeon Platinum具备先进的人工智能加速特性，比如英特尔高级矩阵扩展（Intel AMX）和高级矢量扩展512（AVX-512），能显著提升深度学习任务的性能，所以运行DeepSeek-R1推理需要它。
与上一代产品相比，它的人工智能推理性能提升了高达42%，非常适合处理高要求的工作负载。此外，其经过优化的内存和互连技术确保能高效处理大型数据集和复杂模型。
512GB DDR4（6,399.98美元）
为什么需要这么大内存？大内存对于处理海量数据集和模型参数至关重要，能避免运行速度变慢。
4TB NVMe SSD（249.99美元）
为什么选择它？快速存储能确保在训练过程中快速访问数据。
SSD（固态硬盘）是一种使用闪存存储数据的存储设备，与传统硬盘（HDD）相比，它具有更快的读写速度、更高的耐用性和能源效率。
4TB NVMe SSD具体指的是容量为4TB（4万亿字节）的硬盘，它采用NVMe（非易失性内存主机控制器接口规范）协议，该协议利用PCIe接口，数据传输速率比基于SATA的旧款SSD快得多。NVMe SSD非常适合游戏、视频编辑或服务器等对速度和大容量存储要求较高的任务。
2000W PSU（259.99美元）
为什么需要这么大功率？为多个GPU稳定供电需要高功率的电源。
定制液体冷却循环系统（500美元）
为什么需要它？GPU会产生大量热量，液体冷却能防止过热。
ASUS S14NA-U12（500美元）
为什么选择它？它支持双槽GPU和高端CPU。
Cooler Master Cosmos C700M（482美元）
为什么选择它？宽敞的机箱便于安装定制冷却系统和多个GPU。
硬件总计：（106776美元）
运行DeepSeek-R1的软件是免费的，但你需要：
-
操作系统：Debian Linux（免费） -
编程语言：Python 3.10+（免费） -
DeepSeek-R模型：700亿参数模型（免费） -
CUDA Toolkit和cuDNN：NVIDIA的深度学习库（免费） -
深度学习框架：支持CUDA的PyTorch（免费）
-
硬件成本占主导：GPU、RAM和冷却系统约占总费用的99%。 -
需要专业技术知识：搭建这个系统需要熟悉高性能计算。
原文链接：https://blog.csdn.net/huake6/article/details/145471682?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%252231139942e9f95b5e540db1cb7d8277e2%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=31139942e9f95b5e540db1cb7d8277e2&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-11-145471682-null-null.nonecase&utm_term=deepseek%E9%83%A8%E7%BD%B2
