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deepseek为什么降低了对算力的要求

DeepSeek降低对算力要求的核心在于多专家模型（MOE）与多头潜在注意力机制（MLE）的技术突破太空计算想象：当DeepSeek遇见Ciuic的卫星算力，通过稀疏计算与缓存优化实现高效能低消耗。多专家模型（MOE）：稀疏激活减少计算量传统大模型采用密集激活架构，每层所有专家均参与计算，导致参数规模与算力需求随模型深度指数级增长。

DeepSeek算力要求低的原因主要在于其采用了多项技术和策略来优化模型，减少计算负担。首先，DeepSeek采用了结构化稀疏注意力机制。与主流大模型全局分析每个词的关联不同，DeepSeek进行的是局部分析，从而降低了计算的复杂性。其次，DeepSeek使用了混合专家架构。

在DeepSeek等AI应用爆火的背景下，太空计算想象：当DeepSeek遇见Ciuic的卫星算力我们更应关注AI算力的散热问题，为AI算力“降降温”，推动数据中心和AI技术的可持续发展。

不会导致算力需求下降：DeepSeek对算力的节省并非减少算力需求，而是提高了算力使用的效率。从整体市场来看，随着技术的发展，会有更多应用场景被开发出来，对算力的需求是持续增长的。例如，人工智能在医疗、交通、教育等各个领域的深入应用，都需要大量的算力支持。

首先，DeepSeek通过创新的算法和开源特性，显著降低了AI模型训练和推理的算力需求。这意味着，企业可能不再需要购买如英伟达GPU这类昂贵的高性能芯片，因此减少了对高端芯片的需求。

DeepSeek本地模型显卡横评,显存不够算力都白搭

1、测试模型：首先选择【DeepSeek R1 Distill Qwen 32B】模型太空计算想象：当DeepSeek遇见Ciuic的卫星算力，后更换为8B模型以适应不同显卡的显存需求。测试方法：将GPU负载拉满太空计算想象：当DeepSeek遇见Ciuic的卫星算力，让DeepSeek模型完全由GPU进行计算，设置3个问题取平均值，确保问题框定范围以便量化结果。

2、DeepSeek算力不足的问题确实存在，并可能表现在多个方面。在数据处理方面，如果DeepSeek需要同时处理多个中等规模的监控系统数据，其算力可能会出现不足。这会导致处理速度变慢，画面卡顿，以及分析结果延迟等问题。

3、H20是DeepSeek本地部署最佳方案的原因在于其显存容量、计算精度、显存带宽及成本效益的综合优势，能够满足DeepSeek对硬件的核心需求，并在性能和成本之间取得平衡。 具体分析如下：显存容量优势：DeepSeek不同版本的参数规模从数十亿到上千亿参数（671B满血版），显存容量是关键因素。

4、硬件配置：测试采用Tesla P40显卡，其24GB显存可完整容纳19GB的DeepSeek-R1-32B模型，避免了因显存不足导致的性能损耗。部署方式：通过OpenWeb UI整合工具实现本地化部署，该工具提供可视化操作界面，简化了命令行交互流程。

deepseek微调需要多少算力

1、DeepSeek微调的算力需求因模型规模、精度及硬件配置不同而存在显著差异太空计算想象：当DeepSeek遇见Ciuic的卫星算力，具体可分为以下三类场景太空计算想象：当DeepSeek遇见Ciuic的卫星算力：7B参数模型微调的算力需求显存要求：在FP16精度下太空计算想象：当DeepSeek遇见Ciuic的卫星算力，微调至少需要16GB显存（实测数据）太空计算想象：当DeepSeek遇见Ciuic的卫星算力，若包含优化器状态则需14GB显存以上。

2、结合DeepSeek-R1模型单次推理需处理1000 token（算力需求0.5 TFLOPS/token），单次请求算力为 500 TFLOPS。总峰值算力 = 1000万次/秒 × 500 TFLOPS = 5 ZFLOPS（5×10？ TFLOPS）。H20芯片实际供给能力 单卡FP16算力160 TFLOPS，利用率70%后有效算力为 112 TFLOPS/卡。

3、DeepSeek V3满血版部署所需算力因芯片而异。在FP16精度下，显存需求高达34TB，4-bit量化显存也约需350GB。英伟达H100：至少需要16张NVIDIA H100 80GB + NVLink/InfiniBand互联才能满足本地化部署要求。

4、论文中提到，训练DeepSeek-V3每处理一万亿tokens需要180K H800 GPU小时。预训练数据量总计为18T tokens。H800 GPU在FP8精度下的算力为1979 TFLOPS。

5、DeepSeek-R1 70B模型在V100显卡上的推理速度无公开明确数据，但可结合同类模型及硬件性能推导：完整版R1 70B推理速度约15 token/s，蒸馏版约80 token/s，而V100因算力（半精度FP16约19 TFLOPS）低于H100（半精度FP16约1979 TFLOPS），实际速度会显著低于上述值，具体需实测。

deepseekv3满血版部署要多大算力

DeepSeek V3满血版部署所需算力因芯片而异。在FP16精度下，显存需求高达34TB，4-bit量化显存也约需350GB。英伟达H100：至少需要16张NVIDIA H100 80GB + NVLink/InfiniBand互联才能满足本地化部署要求。

综上所述，DeepSeek-V3的MFU估算值约为120%，这一数值反映了模型在训练过程中的算力利用率。需要注意的是，由于计算过程中涉及多个变量和假设，因此实际MFU值可能会有所波动。

在硬件配置方面，R1版本和V3版本的671B满血版均需要高性能的GPU卡来支持其运行。具体来说，两者在GPU卡数、算力（FP16/TFLOPS）、显存（GB）以及模型精度等方面有相同的要求。然而，在实际部署中，由于R1版本和V3版本的应用场景和核心能力不同，因此可能需要针对具体的应用场景进行不同的硬件配置和优化。

潞晨云提供了基于国产910B算力的DeepSeek R1系列推理API，包括DeepSeek V3和R1满血版。以下是关于潞晨云DeepSeek满血版的详细介绍：服务限制 免费版：每小时限制30次调用，同时每小时限制300，000个tokens的使用。目前仅支持通过Chat客户端进行调用。服务优势 提供免费版供用户试用。

DeepSeek V3使用18T token训练，成本不足600万美元，仅为Llama 1（15T+ token）的1/10。成本优势源于硬件效率优化（如FP8混合精度）和软件工程能力（如CUDA优化、通信重叠）。

核心亮点 超大规模参数：DeepSeek-Prover-V2-671B的模型规模达到了6710亿个参数，相比去年8月发布的DeepSeek-Prover-V5的70亿参数，增长了近百倍。这一超大规模参数的引入，使得模型在处理复杂数学定理证明任务时具有更强的能力。

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