deepseek用什么硬件（deep itx）_AI搜索引擎_DeepSeek：创新AI搜索引擎，引领未来智能探索

DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎，结合深度学习与自然语言处理，提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek，感受未来智能搜索的无限可能！

本文目录一览：

1、deepseek使用什么芯片
2、deepseek671b模型需要什么配置
3、deepseek用的什么ai芯片
4、deepseek用了寒武纪的芯片吗
5、deepseek满血版和原版有什么区别
6、企业知识库如何实现DeepSeek等大模型本地化部署?

deepseek使用什么芯片

DeepSeek使用的芯片主要包括英伟达的H800、H100和A100，以及华为升腾AI芯片和AMD的Instinct MI300X。英伟达H800芯片是DeepSeek训练模型时明确使用的一种，据说他们使用了2048颗这样的芯片来训练出6710亿参数的开源大模型。

综上所述，DeepSeek主要使用的算力芯片是华为升腾芯片。

DeepSeek使用的AI芯片包括华为的升腾910B3芯片和英伟达的H100芯片。根据最新消息，DeepSeek已经成功适配并部署在华为升腾NPU平台上，具体使用的是升腾910B3芯片。这一合作提升了模型推理效率并降低了部署成本，显示出国产AI芯片与高性能语言模型的强强联合。

是的，DeepSeek使用了寒武纪的芯片。寒武纪作为国产AI芯片领域的领军企业，已经明确为DeepSeek提供定制化训练芯片。这些芯片被应用于DeepSeek的算力基建中，特别是在模型训练阶段，寒武纪芯片的产品适配能力和软硬件协同优化能力为合作提供了重要支撑。

deepseek671b模型需要什么配置

DeepSeek 671B模型需要的配置包括高性能的CPU、大容量的内存、高速的存储设备以及强大的GPU支持。CPU方面，推荐使用至少64核以上的服务器集群环境，如Intel Xeon或AMD EPYC系列，以提供强大的计算能力。内存方面，至少需要512GB的RAM，甚至更高，以加载大规模参数和缓存中间计算结果，确保模型的流畅运行。

DeepSeek R1 671B需要的配置包括高性能CPU、大容量内存、高速存储设备、强大的GPU以及高带宽的网络接口。CPU方面，推荐使用至少64核的高性能处理器，如AMD EPYC或Intel Xeon系列，以应对复杂的计算任务。内存方面，建议配备512GB或更高容量的DDR4内存，确保在处理大规模数据时的高效性。

DeepSeek R1 671B模型至少需要1300GB的显存，这是在使用默认的半精度加载的情况下。如果使用4-bit进行量化，理论上也需要300GB以上的显存。但请注意，这只是一个大致的参考值，实际使用中可能会因为具体的硬件配置、软件优化等因素有所不同。

DeepSeek 671B满血版需要至少40GB的显存，建议配备如NVIDIA A100或V100这样的高性能GPU。如果是BF16精度的满血版模型，其显存需求会高达1342GB。此外，还有不同量化版本的DeepSeek 671B，它们对显存的需求会有所不同。例如，4-bit量化版本在基于8卡GPU服务器上部署时，每张卡显存占用会有所降低。

对于较小的模型，如DeepSeek-R1的5B或7B版本，它们占用的存储空间相对较小，可能仅需要几个GB的空间。然而，对于更大的模型，如70B或671B版本，所需的存储空间会显著增加。

值得一提的是，昆仑芯P800率先支持8bit推理，这一特性使得它在运行大型模型时具有更高的效率和更低的成本。具体来说，单机8卡即可运行671B模型，这大大降低了部署的复杂性和成本。此外，P800还已经快速适配支持了Deepseek-V3/R1的持续全参数训练及LoRA等PEFT能力，为用户提供了一种开箱即用的训练体验。

deepseek用的什么ai芯片

综上所述，DeepSeek主要使用的算力芯片是华为升腾芯片。

deepseek用了寒武纪的芯片吗

UCloud 优刻得满血版：单机支持 671B大模型，实测推理速度 120 tokens/秒（16卡），适合高并发场景（如万人同时问。京东云：兼容国产芯片（升腾/寒武纪），训练吞吐 2TB/小时（32卡集群），适合需要频繁迭代模型的企业。

这些公司受益的原因主要是DeepSeek的技术突破对AI行业整体产生的推动作用。例如，科大讯飞作为中国领先的AI公司，专注于语音识别、自然语言处理等领域，DeepSeek的技术进步无疑会对其产生积极影响。同样，寒武纪专注于AI芯片设计，如果DeepSeek的技术需要高性能计算支持，那么寒武纪也有可能从中受益。

此外，还有一些与DeepSeek端侧技术相关的公司，如端侧存储领域的佰维存储、江波龙、兆易创新、普冉股份，以及ASIC端侧的中兴通讯、寒武纪、翱捷科技、国科微、浙数文化等。这些公司在端侧技术的不同领域有着各自的布局和发展，也值得关注。

另外，还有一些与DeepSeek业务直接相关的企业被归为DeepSeek正宗概念股，例如中科创达、德赛西威、卫宁健康、科大讯飞、浪潮信息、中科曙光、海天瑞声、寒武纪-U、景嘉微、工业富联、同花顺、恒生电子等。请注意，以上列举的股票只是DeepSeek概念股的一部分，且股市行情千变万化，投资有风险，入市需谨慎。

deepseek满血版和原版有什么区别

deepseek“满血版”和普通版的主要区别体现在性能、功能以及应用场景上。性能差异：满血版：相较于普通版，deepseek“满血版”在硬件配置上进行了全面升级，采用了更高性能的处理器和更大的内存，这使得其在处理复杂数据和执行高强度计算任务时能够表现出更高的效率和速度。

DeepSeek满血版和原版在底层架构、硬件部署要求、功能特性以及应用场景等多个方面存在显著差异。底层架构上，满血版的参数规模是普通版的95倍，支持200k tokens超长上下文理解能力。

综上所述，DeepSeek满血版和原版在底层架构、硬件部署要求、功能特性和应用场景等方面均存在显著差异。满血版以其强大的处理能力和丰富的功能特性满足了高端用户的需求，而普通版则以其轻量级和易用性满足了广大普通用户的需求。

满血版DeepSeek特点主要包括更快的搜索速度、更精准的搜索结果、支持更多数据类型以及更高的智能性。满血版DeepSeek通过采用高性能的服务器和优化的算法，大幅提升了搜索速度，让用户能够更快速地获取所需信息。

企业知识库如何实现DeepSeek等大模型本地化部署?

1、边缘部署：本地数据中心运行模型，与公有云完全隔离。混合云：敏感数据本地处理，非敏感任务分流至云端。API服务化：通过REST/gRPC接口提供模型服务，集成到企业现有系统（如CRM、ERP）。监控与优化：使用Prometheus/Grafana监控GPU利用率、响应延迟；定期更新模型版本，优化推理性能（如TensorRT加速）。

2、考虑因素：选择支持 AI 技术集成、具备良好的可扩展性、易用性和稳定性，能与企业现有系统兼容的平台。如企业已有办公系统，可选择能与之集成的知识库平台。蓝凌的新一代智能知识管理平台：aiKM，就是比较好的选择，支持DeepSeek、通义千问、ChatGPT等主流大模型，并且支持私有化部署。

3、DeepSeek的部署可以通过多种方式完成，包括使用Ollama工具进行本地部署，或者通过Docker和Gunicorn等进行生产环境部署。如果你选择在本地部署DeepSeek，可以使用Ollama这个开源工具。首先，你需要从Ollama的官方网站下载安装包并安装。

4、如果想要在本地电脑上部署DeepSeek模型，需要安装Ollama和下载DeepSeek-R1模型。完成安装和下载后，在命令行中输入相应命令来运行模型。此外，为了更方便地使用，还可以下载并安装Chatbox工具，这是一个图形化的客户端，可以设置并测试DeepSeek模型。需要注意的是，使用DeepSeek时需要有一定的硬件配置。