增刊第3章：硬件规划与资源评估

私有化部署 DeepSeek 大模型是一项涉及硬件基础设施的系统工程。在动手部署之前，进行详细的硬件规划和资源评估至关重要。这不仅能帮助企业预估成本、优化性能，还能避免资源浪费和后期扩展难题。本章将深入探讨 GPU 集群的选型策略、内存、存储与网络配置建议，并介绍如何构建成本估算模型。

GPU 集群规划（A100/H100 vs 消费级卡）

GPU 是大模型推理的核心算力载体，其选型直接决定了模型的推理性能、并发能力以及总拥有成本。在私有化部署中，企业通常会在专业级 GPU 和消费级 GPU 之间做出选择。

• 专业级 GPU：NVIDIA A100/H100 系列
  • 特点与优势：
    • 超大显存：A100 通常提供 40GB 或 80GB 的 HBM2 显存，H100 则提供 80GB HBM3 显存，这对于加载大型模型（尤其是未量化的模型）至关重要。更大的显存意味着可以加载更大的模型，或在同一 GPU 上服务更多并发请求。
    • 极致计算性能：A100 和 H100 专为高性能计算和 AI 训练/推理设计，拥有大量的 Tensor Cores，提供卓越的 FP16/BF16/FP8 浮点运算能力，能够实现极高的吞吐量和极低推理延迟。</