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　　在当前人工智能的浪潮中，如何高效而经济地在本地部署DeepSeek，成为了众多开发者关注的焦点。而显卡的选择，更是其中不可或缺的关键因素。本文将为您解析NVIDIA与AMD显卡的性价比，以及在不同参数模型下的显存需求。

　　对于7B-13B参数模型，推荐使用RTX3090或RTX4090，它们提供了24GB的显存。通过vLLM框架进行优化后，13B模型的推理只需12GB显存，单卡每秒可达到50到100token的速度，堪称性价比之王，适合个人开发者和小型项目。

　　而对于更大型的32B-70B参数模型，最佳方案则是组合多张显卡，比如2到4张A100 80GB或者RTX5090D（特别版），RTX5090D在单卡性能上媲美双张A100，并且支持更高效的量化技术，助力大规模推理。不过，价格不菲，单卡约需16.4万元，主要适用于企业级高并发需求。

　　如果预算丰富，可以考虑4张RTX5000 Ada配置，总显存达到128GB，与4张RTX4090相比，并发访问量提升30%至50%，而且控制了功耗与噪音，适合企业大型部署。

　　AMD的RX7000系列也呈现出新的选择，比如RX7900XTX（显存24GB）能够支持32B模型，RX7600适合8B模型。部署流程相对复杂，需通过AMD Adrenalin 25.1.1测试版驱动来加载模型，但对深度学习社区的技术支持相当友好。这使得AMD显卡在价格方面具备优势，尤其对于预算较紧的开发者而言。

　　值得一提的是，AMD Instinct加速卡的适配让DeepSeek V3表现出色，支持高达671B参数的模型，适合深度开发者使用。

　　再者，使用vLLM框架和4位量化功能可显著减轻显存压力，使得更大规模的模型得以部署，蒸馏版模型则可减少对硬件的需求。

　　总之，选择合适的显卡组合，不仅取决于您的应用场景、预算，也与对技术的熟悉程度成正比。希望这份2023年的显卡选择指南为您的DeepSeek本地部署之路提供有益的参考！返回搜狐，查看更多