DeepSeek服务器如何选择，使用哪种规格的服务器会更好一些？

随着互联网的发展和普及，越来越多的企业开始将搜索需求转化为使用搜索引擎的需求，DeepSeek便是其中的一款产品。有的想要部署DeepSeek的商家，可能对DeepSeek服务器最低配置还不清楚，所以下文将基于此为大家介绍DeepSeek服务器/GPU服务器最低配置的有关内容，以帮助大家更好的进行服务器的选择。

一、了解DeepSeek

首先，我们需要了解DeepSeek是什么。DeepSeek是一款基于人工智能技术的搜索引擎，通过使用深度学习技术对搜索内容进行学习和处理，提高了搜索的准确性和效率。

二、DeepSeek服务器配置概况

DeepSeek采用英伟达H800 GPU进行训练，相较于H100，双精度算力和互联带宽均被消减，DeepSeek 借助PTX手动优化跨芯片通信，保障数据传着效率，有效缩短了训练时长。PTX是CUDA绽译的中间代码，处于高级程语言(如CUDA C/C++)和底层机器码(SASS)之间，起到在CUDA和最终机器码之间的轿梁作用。借助 PTX，开发者能够直接对 GPU的青存器分配、线程调度等硬件级换作进行控制实现细粒度的性能优化，在多 GPU协同训练场景中，可通过 PTX手动调整跨芯片通信效率，提升整体训练效能。

PTX编程是英伟达推出的一种基于并行线程执行架构的编程方式，作为CUDA编译器的中间表示层，它为开发者提供了一种在GPU上进行通用计算的底层控制语言，允许直接操作硬件资源，实现对GPU的深度优化，广泛应用于高性能计算和深度学习等领域，是连接高级语言与GPU硬件架构的桥梁，为开发者提供了灵活性和优化空间，但需要对GPU架构和指令集有深入理解，对开发人员的技能要求更高。

三、DeepSeek服务器最低配置

因为是DeepSeek服务器最低配置，所以本文接下来将基于DeepSeek R1小模型为大家介绍本地化部署DeepSeek的GPU服务器最低配置。根据 Ollama 官网平台所提供的 DeepSeek-R1 模型信息可以看到可以选择各种参数量的模型版本。

1、DeepSeek-R1-1.5B

• CPU: 最低 4 核（推荐 Intel/AMD 多核处理器）
• 内存: 8GB+
• 硬盘: 3GB+ 存储空间（模型文件约 1.5-2GB）
• 显卡: 非必需（纯 CPU 推理），若 GPU 加速可选 4GB+ 显存（如 GTX 1650/RTX2060）
• 场景：低资源设备部署（如树莓派、旧款笔记本）、实时文本生成（聊天机器人、简单问答）、嵌入式系统或物联网设备

2、DeepSeek-R1-7B

• CPU: 8 核以上（推荐现代多核 CPU）
• 内存: 16GB+
• 硬盘: 8GB+（模型文件约 4-5GB）
• 显卡: 推荐 8GB+ 显存（如 RTX 3070/4060）
• 场景：本地开发测试（中小型企业）、中等复杂度 NLP 任务（文本摘要、翻译）、轻量级多轮对话系统

3、DeepSeek-R1-8B

• 硬件需求: 与 7B 相近，略高 10-20%
• 场景：需更高精度的轻量级任务（如代码生成、逻辑推理）

4、DeepSeek-R1-14B

• CPU: 12 核以上
• 内存: 32GB+
• 硬盘: 15GB+
• 显卡: 16GB+ 显存（如 RTX 4090 或 A5000）
• 场景：企业级复杂任务（合同分析、报告生成）、长文本理解与生成（书籍/论文辅助写作）

5、DeepSeek-R1-32B

• CPU: 16 核以上（如 AMD Ryzen 9 或 Intel i9）
• 内存: 64GB+
• 硬盘: 30GB+
• 显卡: 24GB+ 显存（如 A100 40GB 或双卡 RTX 3090）
• 场景：高精度专业领域任务（医疗/法律咨询）、多模态任务预处理（需结合其他框架）

6、DeepSeek-R1-70B

• CPU: 32 核以上（服务器级 CPU）
• 内存: 128GB+
• 硬盘: 70GB+
• 显卡: 多卡并行（如 2x A100 80GB 或 4x RTX 4090）
• 场景：科研机构/大型企业（金融预测、大规模数据分析）、高复杂度生成任务（创意写作、算法设计）

7、 DeepSeek-R1-671B

• CPU: 64 核以上（服务器集群）
• 内存: 512GB+
• 硬盘: 300GB+
• 显卡: 多节点分布式训练（如 8x A100/H100）
• 场景：国家级/超大规模 AI 研究（如气候建模、基因组分析）、通用人工智能（AGI）探索

不过这里要注意的是，以上清单所列的DeepSeek服务器最低配置仅仅是对应版本部署时的典型值，部分数据基于模型通用需求推测，并非绝对的参数要求。总体来说，数据是比很多用户在本地实际部署时的配置要写得高一些的。

用户在实际部署时，如果可以稍微接受一些效果或者体验上的浮动，那对应的硬件配置参数再下一档问题应该也不大，所以最终还是在于用户对于使用的要求以及硬件资源的取舍和权衡。大家也可以多实验，多尝试，最终的实际情况还得以自己的实测部署结果以及使用效果为准。

通用建议：

• 量化优化：使用4-bit/8-bit量化技术，能降低显存占用30-50%，让硬件资源利用更高效。
• 推理框架：搭配vLLM、TensorRT等加速库，能显著提升模型推理效率，加快运行速度。
• 云部署：如果是70B/671B这样的超大模型，建议优先考虑云服务，弹性扩展资源，节省硬件采购成本。
• 能耗散热：32B及以上的大模型，运行时功耗高，需要配备1000W+的高功率电源和良好的散热系统，避免硬件过热损坏。

三、DeepSeek服务器推荐方案

1、RAKsmart

RAKsmart是一家拥有13年互联网运营和维护技术的美国服务器厂商，不仅提供物理服务器，还提供GPU服务器。其旗下的GPU服务器提供香港和美国数据中心，其中美国GPU服务器提供满足DeepSeek-R1-14B和DeepSeek-R1-671B要求的服务器配置，价格在几千美元以上。

对于DeepSeek-R1-1.5B模型，RAKsmart也提供32核和64核的AMD配置，价格大约在699美元/每月起步。

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2、Vultr

Vultr是一家服务器配置多样，且付款方式灵活性比较高的国外服务器厂商。其旗下的CPU类型可完全满足DeepSeek-R1-1.5B模型的运营要求，提供 Intel/AMD 多核处理器，最多可支持128核。

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Vultr GPU服务器提供8*A100和4*A100配置，提供的显卡配置最低都是48GB，比较适合DeepSeek-R1-32B以上模型的配置，尤其是DeepSeek-R1-671B。

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