增刊第4章：成本控制与效率提升

第4章：成本控制与效率提升

在DeepSeek大模型私有化部署中，除了追求极致的性能，成本控制和资源效率同样是企业关注的重点。本章将探讨一系列策略，帮助您在满足业务需求的同时，有效降低硬件投入和运营开销。

4.1 GPU资源共享与调度

在实际场景中，尤其是对于中小型DeepSeek模型或低负载应用，单一GPU的算力可能无法完全被一个模型实例利用。通过实现GPU资源共享，可以显著提升硬件利用率。

4.1.1 显存复用与多模型部署

• 概念：显存复用是指在同一块GPU显存上加载并运行多个不同的模型实例，或同一个模型的不同量化版本。

• 优势：

  • 最大化显存利用率：避免了单个模型独占GPU显存而造成的浪费。例如，一块24GB的RTX 4090，在运行4bit量化的DeepSeek-7B时可能只占用约4GB显存，剩余显存可以加载其他模型或同一模型的更多实例。
  • 降低成本：减少了所需GPU卡的数量，从而降低了采购成本。