本地部署Deepseek，選擇什么顯卡最有性價比？本地部署Deepseek，選擇什么顯卡最有性價比？貌似現(xiàn)在也可以用A卡加速了，不知道對顯存有什么要求
在本地部署 DeepSeek 的時候，對于顯卡的選擇，得把模型參數(shù)的規(guī)模、顯存的需求、性價比，還有是不是支持 AMD 顯卡這些因素都綜合起來考慮考慮。
一、NVIDIA顯卡推薦
7B-13B參數(shù)模型，給您推薦的顯卡有：RTX 3090 或者 4090（顯存是 24GB 喲）。它的優(yōu)勢在于：用 vLLM 框架優(yōu)化之后，13B 模型只要 12GB 顯存就行啦，單卡推理的速度能達(dá)到 50 到 100 token 每秒，性價比很不錯呢。適用的場景是：比較適合個人開發(fā)者或者小型的項目，成本相對來說不高，而且性能也足夠讓中小型模型流暢運行。
32B-70B參數(shù)模型，給您推薦的方案是：多卡組合，比如說 2 到 4 張 A100 80GB 或者 RTX 5090D（這可是中國特供版喲）。RTX 5090D 的優(yōu)勢在于：單卡的性能能跟兩張 A100 差不多，還支持 4 位量化技術(shù)，能降低顯存的壓力，DLSS 4 和 Blackwell 架構(gòu)能讓 AI 算力提升 253%，不過價格挺高的（單卡大概 16.4 萬元）。適用的場景是：企業(yè)級那種高并發(fā)的需求或者復(fù)雜模型的推理，您得注意美國出口限制對 A100 的影響喲。
企業(yè)級部署，給您推薦的配置是：4 張 RTX 5000 Ada（單張卡有 32GB 顯存，總共的顯存是 128GB）。它的優(yōu)勢是：跟 4 張 RTX 4090 相比，并發(fā)訪問量能提高 30%到 50%，功耗和噪音控制得特別好（滿載的時候噪音不超過 55 分貝），整機的成本能控制在 20 萬以內(nèi)。
二、AMD顯卡推薦
支持的型號和部署的方法，給您推薦的顯卡是：RX 7000 系列（像旗艦級的 RX 7900 XTX 能支持 32B 模型，主流級的 RX 7600 能支持 8B 模型）。部署的步驟是：得安裝 AMD Adrenalin 25.1.1 測試版的驅(qū)動，然后通過 LM Studio 的銳龍專欄來加載模型，調(diào)整“GPU Offload”這個數(shù)值來優(yōu)化性能。
在企業(yè)級支持方面：AMD Instinct 加速卡已經(jīng)適配了 DeepSeek V3，能夠支持 671B 參數(shù)的模型，結(jié)合 ROCm 平臺能優(yōu)化 SGLang 的性能，很適合開發(fā)者進(jìn)行高效的開發(fā)。
來看看性價比方面，AMD 顯卡在價格上可能更有優(yōu)勢，特別是 RX 7900 XTX（顯存是 24GB ）能夠支持比較大的模型。不過呢，得依賴社區(qū)驅(qū)動和工具鏈去適配，技術(shù)門檻稍微比 NVIDIA 方案要高一些。
顯存要求與優(yōu)化技術(shù)
來看看顯存的需求參考：7B 模型，基礎(chǔ)級的得要 16GB 內(nèi)存加上 RTX 4060（顯存大概在 8 - 12GB ）。13B 模型，優(yōu)化之后只要 12GB 顯存就行（像 RTX 3090 或者 4090 ）。32B 模型，得要單卡 24GB 以上的顯存（比如 RTX 5090D 或者 RX 7900 XTX ）。70B 以上的模型，就得要多卡或者企業(yè)級的顯卡了（比如 4 張 RTX 5000 Ada ）。
優(yōu)化技術(shù)有這些：vLLM 框架能明顯降低顯存的占用，比如說 13B 模型能從 24GB 降到 12GB 。4 位量化能進(jìn)一步減輕顯存的壓力，這樣就能支持更大模型的部署。蒸餾版模型呢，在本地部署的時候可以選擇輕量版的，能降低對硬件的需求。
