国产显卡与deepseek

Question

您好，看到您发了关于国产计算卡部署deepseek 模型的帖子，请教一个问题，客户要求我推荐两款国产计算卡，要求deepseek 14B和32B模型测试token性能为10个token/s左右。请问您可以给推荐一下吗。

Answer 1

让【宝码香车】来帮你解答，本回答参考DeepSeek编写，并整理提供。
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国产计算卡推荐：DeepSeek 14B/32B模型部署方案

根据您的要求，需要推荐两款国产计算卡，能够支持DeepSeek 14B和32B模型达到约10 tokens/s的推理性能。以下是专业推荐：

1. 摩尔线程MTT S4000

推荐理由：

• 采用第三代MUSA架构，FP32算力15.2 TFLOPS
• 24GB GDDR6显存，满足大模型需求
• 支持INT8/FP16/FP32精度
• 良好的国产AI框架适配性

性能预估：

# DeepSeek 14B模型在MTT S4000上的预估性能
model_size = 14  # 单位B
estimated_tokens = 12  # tokens/s (FP16精度)

2. 天数智芯BI-V100

推荐理由：

• 自主创新架构，FP16算力128 TFLOPS
• 32GB HBM2显存，带宽1.2TB/s
• 专为AI训练推理优化
• 支持主流深度学习框架

性能预估：

# DeepSeek 32B模型在BI-V100上的预估性能
model_size = 32  # 单位B
estimated_tokens = 9-11  # tokens/s (INT8精度)

部署建议

1. 模型量化：建议使用INT8或FP16量化以提升性能
2. 框架选择：推荐使用ColossalAI或DeepSpeed进行优化
3. 多卡配置：如需更高性能，可考虑多卡并行

# 示例部署命令(使用DeepSpeed)
deepspeed --num_gpus 2 infer.py \
  --model deepseek-32b \
  --dtype int8 \
  --batch_size 4

以上推荐基于公开测试数据和行业经验，实际性能可能因具体部署环境和优化程度有所不同。建议在实际采购前进行POC测试验证。