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总的来说，因为Jetson Orin Nano主要应用于轻量化边缘计算使用，如适合边缘设备、嵌入式 AI 应用（如机器人、无人机、智能摄像头）。而大规模模型训练和推理（如 DeepSeek 14B 或更高参数模型）则不适合，因此需根据不同的应用场景进行选择。：大模型（如 14B 或更高参数）需要更高的显存和算力，Jetson Orin Nano 可能难以流畅运行。：本地部署适合高隐私场景，但需确保符合数据安全法规（如 GDPR）。：1.5B 模型需约 4GB 显存，7B 模型需 8GB 以上。

虽然PTX指令集的官方文档是英文的，但通过查阅NVIDIA的CUDA工具包文档和相关资源，可以详细了解不同CUDA版本中PTX指令集的变化和新增功能。

Hopper架构的阉割版，保留第四代Tensor Core和FP8支持，但NVLink带宽和FP64性能受限。：K80的GDDR5显存带宽（240GB/s）远低于H800的HBM3（3.9TB/s），适合处理小数据集。：Volta架构首次引入Tensor Core，显存带宽高（900GB/s），适合大规模模型训练。：双GPU的Kepler架构，显存容量大但无现代AI加速单元，适合传统并行计算。：基于Pascal架构，定位为计算卡，通过魔改驱动实现游戏功能，显存带宽较低。

以下是一些可以绕过CUDA依赖并能独立部署DeepSeek的GPU卡：

JM 系列与 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 和 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 模型完美融合，景宏系列全面适配 DeepSeek R1 全系列模型，覆盖从 1.5B 到 70B 参数规模。宣布与 Gitee AI 合作，完成了与 DeepSeek-R1 模型的适配工作，并已上线多个大模型服务，包括 1.5B、7B、14B 等版本。通过多台搭载芯瞳 GPU 的电脑组建集群，支持 DeepSeek V3 和全量 R1 模型，适用于大型企业。

适配了DeepSeek-R1/V3 671B原生模型、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B/7B/14B/32B、DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B/70B，通过燧原AI加速卡实现高效计算。适合复杂任务处理和高精度场景，如长文档分析、多模态推理、科研计算等，在逻辑推理、代码生成等任务中达到与GPT-4、Claude-3.5-Sonnet相近的性能，甚至超越部分开源模型如Llama-3.1-405B。