deepseek到底用了多少显卡？

作为中国人工智能领域的新锐力量，DeepSeek的技术突破始终伴随着硬件配置的关注。根据公开信息及行业分析，其显卡布局呈现“训练精简、部署分层”的特征，既体现技术创新优势，也反映算力资源的战略调配。

在模型训练阶段，DeepSeek以高效算力利用著称。其R1模型初期仅使用2000块英伟达H800 GPU完成训练，预算控制在600万美元，却实现与OpenAI等机构相当的性能。这种效率源于“测试时扩展”技术，通过动态调整计算资源分配，在推理阶段突破传统训练框架限制。相比之下，OpenAI训练GPT-4需动用2.5万块A100芯片，凸显DeepSeek在算法优化上的优势。值得注意的是，尽管英伟达证实DeepSeek符合出口管制规定，但市场推测其可能通过多卡并行技术弥补单卡性能差距。

部署环节的硬件需求呈现梯度化特征。根据CSDN披露的配置清单，不同参数规模的模型对应差异化的显卡方案：轻量级版本（如1.5B参数）可在单张RTX 3090/4090运行，满足基础问答需求；企业级应用（如32B参数）需配备A100或四张RTX 4090，支撑长文本生成；旗舰级模型（671B参数）则要求双节点8卡A100服务器，总显存需求达1200GB。这种分层策略既保证核心业务的稳定性，又降低边缘场景的部署成本。

硬件采购数据显示其规模化布局。2025年3月公布的算力服务器采购项目，由北京华夏盈远科技有限公司中标，虽未公开具体显卡数量，但结合行业惯例，单台8卡A100服务器成本约260万-320万元，可反推其集群规模。更值得关注的是，DeepSeek通过混合部署策略，在C端服务中采用“冰山架构”——将6万张显卡中的大部分保留给研发与企业业务，仅小部分用于公共服务，从而在春节用户高峰期仍能维持基本运营。

技术路线选择进一步优化资源利用。DeepSeek支持NVIDIA与AMD双平台，本地部署既可使用CUDA加速，也可通过ROCm软件栈调用AMD显卡算力。对于消费级显卡，其采用8bit量化技术将7B模型显存占用从13GB压缩至4.2GB，使RTX 4060 Ti等中端卡也能运行中等规模模型。这种灵活性在显卡市场价格波动背景下显得尤为重要。

DeepSeek的显卡配置策略本质是技术效率与商业成本的平衡术。通过算法创新降低训练门槛，以分层部署适配多元场景，再辅以混合架构应对供应链风险，其硬件实践为AI行业提供了算力优化的新范式。这种“以智驭算”的模式，或许正是破解“大模型军备竞赛”困局的关键钥匙。