深入理解DeepSeek与企业实践（四）：671B满血版部署和性能优化思路

前言

在前几天的系列文章中，我们已经深入探讨了 DeepSeek 模型的蒸馏技术、量化策略，以及 7B、32B 和 671B 量化版本模型的部署要点与性能评估，帮助大家在不同的资源条件下选择合适的模型部署方案。

• 《深入理解 DeepSeek 与企业实践（一）：蒸馏、部署与评测》

• 《深入理解DeepSeek与企业实践（二）：32B多卡推理的原理、硬件散热与性能实测》

• 《深入理解 DeepSeek 与企业实践（三）：671B 超低成本部署方法与效果评测》

随着企业对 AI 应用探索的深入，DeepSeek 系列的 671B 满血版模型凭借强大的超复杂任务推理能力，成为企业提升竞争力的关键。但因其参数量巨大，单卡或单机部署无法发挥全部性能。多机多卡部署结合 ZStack AIOS 平台，是释放其潜力的关键。本文将详细介绍在 AIOS 平台多机多卡部署 671B 满血版模型的实践过程，分析其性能表现，为企业 AI 技术落地提供有力支撑和指导。

本文目录

一、DeepSeek 模型推理性能的理论分析

二、DeepSeek 模型推理性能的优化手段

三、企业级部署与实践：成本与性能的权衡

四、生产应用中的后续优化思路

五、结语

六、展望

一、 DeepSeek 模型推理性能的理论分析

对于现在的这些大模型来说，其GPU运行过程可以简化为下面几步：

1、对输入文本进行转换，从汉字或者单词转换成大模型能理解的数字（向量和位置编码）；

2、基于模型的参数进行计算，此时需要将模型的参数（以 Qwen2.5-72B 为例就是 145GB 数据）加载到计算单元进行计算；

3、生成回答，本质上是生成候选词和概率分布。

在这个过程中，对于 GPU 硬件有两个参数最为重要：

1.矩阵乘法的性能，也就是我们常说的 GPU 的 TFlops；

2.GPU 显存带宽，因为要从显存把模型参数读取过来，这个与显存采用 GDDR 还是 HBM 有关。

对于现代 GPU 来说，后者的“瓶颈效应”往往大于前者，我们可以将一些常见 GPU 的算力和显存带宽列出来：

可以看到以 RTX 4090 为例，以 FP8 来计算每秒可以处理 82TB 的数据，但是显存带宽每秒只可