据悉，DeepSeek开源后，腾讯云、华为、阿里云、亚马逊、英伟达、微软等国内外大厂均已部署。
中小企业接入DeepSeek，GPU算力占据主要投入资金，在GPU算力部署方面deepseek提供了如下配置以及预估资金投入建议。
一、核心考量因素
模型参数规模
7B-13B参数：适合中小型企业，需中等算力（如8-32张GPU）。
70B+参数：需大规模集群（如64+张GPU），适合头部企业或云服务商。
应用场景
训练/全参数微调：算力需求最高，依赖高显存GPU与高速互联。
推理/轻量化微调（LoRA等）：算力要求较低，可选用性价比型号。
预算与扩展性
入门级（100万以下）：选A100/A6000，满足中小规模需求。
企业级（百万级+）：H100集群+InfiniBand网络，支持千亿参数模型。
二、推荐GPU型号与场景适配
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GPU型号 |
显存 |
适用场景 |
优势 |
|
NVIDIA H100 |
80GB |
大规模训练/推理 |
Hopper架构，Transformer引擎，支持FP8量化，适合千亿级模型。 |
|
NVIDIA A100 80G |
80GB |
中大规模训练 |
Ampere架构，显存大，支持多实例GPU（MIG），性价比高。 |
|
NVIDIA A6000 |
48GB |
小规模训练/推理 |
消费级旗舰，适合预算有限的企业或PoC验证。 |
|
NVIDIA L40S |
48GB |
推理/轻量训练 |
支持AI视频优化，能效比高，适合边缘部署。 |
三、算力部署方案
1.训练场景（以70B参数模型为例）
单机配置：8×H100（80G） + 800Gbps NVLink + 1TB/s NVMe存储。
集群规模：64-128张H100，通过InfiniBand互联，实现3-4周内完成训练。
算力估算：约需1-2 ExaFLOPs（参考：GPT-3训练需3.14 ExaFLOPs）。
2. 推理场景（QPS=1000请求/秒）
模型分片：使用Triton推理服务器，4×L40S单机部署，支持动态批处理。
显存需求：70B模型约需140GB显存（INT8量化），需多卡并行或模型切分。
3. 微调场景（LoRA/P-Tuning）
硬件需求：4-8张A100 80G，搭配DeepSpeed Zero-3优化，可处理30B参数模型。
四、成本与优化建议
混合精度训练：使用FP16/FP8降低显存占用，提升吞吐量（H100支持FP8加速）。
模型压缩：量化（INT8/4）、蒸馏技术减少推理资源消耗。
弹性云部署：初期可结合AWS EC2（P5实例）或Azure ND H100 v5集群，降低CAPEX。
五、GPU算力预估成本
1.自主购买GPU及部署
|
场景 |
GPU型号 |
数量 |
互联方案 |
预估成本（美元） |
|
小型训练集群 |
A100 80G |
8 |
NVLink+100Gbps以太网 |
30-50万 |
|
中型推理集群 |
L40S |
16 |
PCIe 4.0+25Gbps |
20-30万 |
|
大型训练集群 |
H100 |
64 |
InfiniBand NDR400 |
500-800万 |
2.以智星云算力平台价格为例租赁GPU
|
需求规模 |
推荐GPU |
数量 |
月成本（人民币） |
|
初创企业PoC |
A6000 48G |
4 |
24,000-32,000 |
|
中型企业推理 |
L40S 48G |
16 |
80,000-96,000 |
|
大型模型训练 |
H100 80G+A100 |
64+32 |
1,500,000 |
智星云算力租用GPU价格截图
六、扩展建议
网络架构：优先选用InfiniBand或RoCE v2，确保多机多卡通信效率。
软件栈：部署Megatron-DeepSpeed框架，优化分布式训练性能。
能效管理：采用液冷散热（如H100 SXM版），降低PUE至1.1以下。
企业应根据实际负载逐步扩展，初期可通过云服务验证需求，再逐步过渡到混合或本地化部署。
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_38978741/article/details/145455907?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%252265c65d59ba0c7173317bcb2ede1fbd0b%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=65c65d59ba0c7173317bcb2ede1fbd0b&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-24-145455907-null-null.nonecase&utm_term=deepseek%E9%83%A8%E7%BD%B2
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