『DeepSeek R1：私有部署GPU选择参考指南』

一、DeepSeek R1各个版本的应用场景：
1、1.5B: 适用于对成本敏感，追求效率的简单任务场景。如，基础文本分类、简单信息提取等。
2、7B &8B: 面向多场景中等复杂程度任务的通用模型。8B版本在精度上有所提升，适合对输出质量有更高要求的场景。如，可应用于内容创作、翻译、编码和作为AI助手等。
3、14B: 处理更为复杂的任务，尤其在代码生成等领域。
4、32B &70B: 定位于专业和高质量的任务需求。能够胜任需极高精度的复杂任务，如专业领域的文本生成、深度代码分析、及需大规模知识和推理问答等。
5、Zero (671B): 满血版本。能够处理需要深入思考和迭代的复杂问题。此版本模型也更侧重于研究用途，如探索模型深层思维过程和解决逻辑性难题。

二、模型规模与硬件适配建议
1、小型模型（1.5B–8B）
总计内存：3.44–18.36GB
适配硬件：单张消费级GPU，如RTX 4090 24GB即可运行。
2、中型模型（14B–32B）
总计内存：32.12–72.96GB
适配硬件：需单张加速卡，如A100 80GB或H100 80GB。
3、大型模型（70B）
总计内存：159.6GB
适配硬件：需多卡并行，如2×H100 80GB或4×A100 80GB。
4、超大规模模型（671B）
总计内存：1530GB
适配硬件：需大规模集群，如20×H100 80GB或分布式框架。

备注：同等条件下，昇腾910B所需卡的数量简单换算公式是，英伟达卡数量的2倍。

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