「全新双锐炫A770显卡：本地32B DeepSeek R1轻松部署，助您探索深度世界！」

解锁深度学习新边界：双锐炫A770显卡助力32B DeepSeek R1极速部署

　　 今年春节期间，科技圈最引人注目的一个名词当属“DeepSeek”。这款突然崛起的开源大语言模型（LLM）让人工智能以惊人的速度普及到亿万普通用户中，让更多人开始了解并使用大模型。然而，随着DeepSeek的爆火，其在线服务——无论是手机端、APP还是网页端——都频繁出现服务器繁忙、需要等待的现象，这正是云端部署的一大弊端，常常伴随排队、延迟以及隐私与安全方面的隐忧。

　　 本地部署大语言模型正逐渐成为用户的热门选择。相比于依赖云端服务，本地部署不仅能避免在线排队，实现即时推理，还能提供更高的稳定性和安全性。这种模式有效降低了数据泄露和服务器故障的可能性，尤其适合处理一些敏感或机密信息，让用户能够在本地环境完成离线操作，从而更好地保护个人隐私。 在我看来，本地部署LLM为用户带来了更多自主权和灵活性。它不仅解决了云端可能存在的延迟问题，还减少了对网络连接的依赖。对于企业和个人而言，这无疑是一个重要的优势。不过，我们也需要注意到，本地部署意味着更高的硬件投入和技术维护成本。因此，在选择是否采用这种方式时，用户应根据自身需求权衡利弊。总体来说，本地部署大语言模型的发展方向值得期待，未来可能会进一步推动人工智能技术的普及与应用。

　　 （DeepSeek R1模型提供从1.5b到671b多个参数量版本）

　　 本地部署大模型确实对硬件有较高要求，尤其是在GPU的算力方面。显存容量和计算性能直接影响推理效率，而为了实现更全面的推理效果，7B参数的模型显然无法满足需求，14B、32B乃至更大规模的70B模型成为更优选择。然而，这类高性能显卡的价格令人望而却步。以RTX 4090为例，即便它拥有24GB显存，目前的售价仍高达一万七千元，这对普通用户来说无疑是一笔不小的开支。 在我看来，这种高昂的成本限制了更多人接触和使用先进AI技术的机会。一方面，企业需要投入大量资金来搭建基础设施，这无疑提高了行业门槛；另一方面，个人开发者或小型团队则可能因预算不足而被迫放弃尝试。如何平衡技术进步与普及化之间的关系，或许是未来需要重点关注的方向。或许可以通过云服务模式降低初期投入，或者推动更高效的算法优化，减少对硬件资源的依赖，让更多人能够享受到人工智能带来的便利。

　　 本文将介绍如何使用一万元的预算来实现32GB显存的本地DeepSeek R1大模型部署。其中显卡部分使用两块英特尔锐炫A770 16GB显卡组成，成本不到四千元，价格相当亲民，可以有效控制预算。通过使用IPEX-LLM在Ubuntu操作系统下部署32B参数的DeepSeek R1大模型，实现高效的本地推理，实测生成阶段的Avg Generation Throughput可以稳定在26 tokens/s以上。无论是在上下文生成还是代码生成实例中，都表现出了极强的效率，并且整套系统的功耗控制在800瓦以下。

　　 我们利用DeepSeek模型编写贪吃蛇游戏代码，以此来评估整体推理性能，并且全程在本地环境中运行。

　　 输入Prompt为：

　　 【请用html写个贪吃蛇游戏的代码，需要包含以下功能：

　　 1. 使用键盘上的上下左右箭头键控制蛇的移动方向

　　 2.蛇能够自行向前行进，当它捕获红色食物时，身体会延长并且得分随之提升。   

　　 3. 当蛇碰到墙壁或自己时，游戏结束并显示得分

　　 4. 点击重新开始按钮可以重置游戏并重新开始

　　 游戏规则：

　　 ·蛇不能碰到墙壁或自己，否则游戏结束

　　 ·每吃一个食物，得分增加10分

　　 ·食物不会出现在蛇的身体上】

　　 经过约15秒的思考过程，DeepSeek模型便开始生成代码，整个过程仅花费1分钟便全部完成。尤其值得一提的是，利用OpenWebUI图形界面进行交互时，在代码执行完毕后会弹出一个预览窗口，用户可以通过键盘方向键操控蛇的移动，吃到食物以获取分数。一旦蛇撞上墙边或自身，游戏便会结束。这种直观的操作方式让编程变得更加便捷和有趣。

　　 （贪吃蛇代码调整演示）

　　 如果代码存在不足之处，我们依然可以通过指令让DeepSeek不断优化，比如初次生成的代码中，蛇的移动速度过快，经过调整后，将其移动的时间间隔增加到了200毫秒，这样操作起来就顺手多了。总之，在本地部署的DeepSeek环境下，你可以根据需求随时提出修改意见，从而提高工作效率。

　　 在最近的一次文章生成测试中，我们发现DeepSeek R1模型展现出了令人印象深刻的表现。在大约3000字的文章生成任务中，其Prefill阶段的吞吐量最高可达28.1tokens/s，而生成阶段的平均输出速度约为25tokens/s。按照一个中文字符相当于0.6个token来计算，该模型的实际生成速度约为每秒20个汉字。对比人类平均每分钟阅读700字的速度，这套本地部署的模型不仅展现了极高的效率，更是在速度上远远超过了普通人的阅读能力。 这一成果无疑标志着人工智能技术在文本生成领域取得了重要突破。如此高效的生成速度意味着DeepSeek R1不仅能够快速完成大量内容的创作，还可能在实时应用场景中发挥重要作用。例如，在新闻报道、数据分析报告或是社交媒体内容生成等方面，这种高速度和高效率都将极大提升工作效率。 然而，值得注意的是，尽管技术进步带来了诸多便利，我们也需要关注随之而来的伦理与社会影响。例如，如何确保生成内容的质量与真实性？如何防止滥用这项技术造成信息泛滥或虚假新闻传播？这些都是未来发展中需要深入思考的问题。 总体而言，DeepSeek R1模型的成功展示了人工智能在未来信息处理领域的巨大潜力。但同时，我们也应积极应对挑战，确保技术发展能更好地服务于社会，造福于人类。

　　 本次部署过程使用硬件平台配置一览：

　　 在构建高性能计算平台时，硬件的选择至关重要。以当前Intel桌面平台为例，搭配酷睿Ultra9285K处理器与Z890主板虽然能提供顶级性能，但实际应用中可能并不完全必要。毕竟，大模型的运行主要依赖GPU，对CPU的需求相对较低，因此选用酷睿Ultra7或Ultra5处理器同样能够满足需求。Z890主板的优势在于其支持至少两个PCIe显卡插槽，并且能够通过两条x8通道拆分来最大化显卡的带宽表现。此外，如果计划采用封闭式机箱，则需特别留意显卡与机箱内部结构的兼容性，避免出现物理干涉的问题。 个人认为，在硬件配置上追求极致并非总是明智之举。尤其是当核心任务已经明确集中在GPU处理时，适度降低CPU等级不仅能够有效控制成本，还能在一定程度上减少不必要的能耗。当然，选择合适的主板同样关键，它直接影响到整个系统的稳定性和扩展性。至于机箱设计，则需要综合考虑散热效率与空间布局等因素，确保硬件之间不会因安装不当而产生摩擦或损坏。总之，在规划软硬件部署时，既要关注性能指标，也应兼顾性价比与实用性。

　　 内存方面，最好选择大容量高速内存，以提升模型的加载和调用效率。我们使用的24GB*2 CUDIMM内存效率还不错，只不过CUDIMM内存由于CKD原因现在价格较贵，并且主要针对超频有利，因此使用普通的8000 MT/s DDR5内存也是没问题的。因此如果进一步调整配置，是能做到整体硬件开销在万元之内的，相比单24GB/32GB显存显卡的方案那可是太实惠了。

　　 值得注意的是电源，因为需要同时接入两块A770显卡（此次使用的一块A770还是来自蓝戟的超频版本），单卡TGP约在200瓦左右，加上我们使用的是Ultra 9处理器，因此选择了鑫谷的GM1250瓦电源，更主要的原因是其支持4个PCIe 8Pin供电接口，能够满足两块A770双8+6pin的供电需求。

　　 至于操作系统，其实在Windows系统下也能实现双锐炫A770显卡的部署，只不过由于操作系统差异和机器学习架构的效率不同，其运行效率不如在Linux系统下更快。因此我们使用Ubuntu 22.04系统，这个版本已经由英特尔官方提供来了驱动适配和支持，兼容性很好。当然，如果你使用其它版本的Linux系统，可以参看intel官方支持页面进行操作。

　　 近期，我尝试部署了一款基于Q4量化的DeepSeekR1-32B大语言模型，这一模型可以从Hugging Face或魔塔社区轻松获取。在实际操作中，我发现通过OpenWebUI搭建图形化界面不仅便于实时监控后台运行状态，还能更直观地展示模型的功能与效果。这款模型的表现让我印象深刻，它在处理复杂任务时展现出强大的能力，尤其是在生成高质量文本方面，能够满足多种应用场景的需求。 我认为，随着大语言模型技术的不断进步，这类工具正在逐渐成为行业发展的新趋势。对于需要高效生成内容的企业和个人来说，这样的模型无疑提供了极大的便利。不过，我也注意到，在享受技术带来的便捷的同时，我们也应该关注数据安全和隐私保护等问题。希望未来开发者能够在提升性能的基础上，进一步加强模型的安全性和合规性，让技术更好地服务于社会。

　　 需要特别留意的是，我们利用了一块锐炫A770显卡的DP接口来进行显示输出，这在理论上会对显卡处理大模型任务的效率造成一定的影响。假如通过局域网的方式远程访问后端服务器，可以让两块锐炫A770显卡专注于承担大模型的计算任务。这一点需要在此予以说明。

　　 通过本地部署的方式，我们成功将两块英特尔A770显卡的显存进行叠加利用，从而支持了32B参数DeepSeekR1大型模型的离线运行。这一实践证明，其运行效率令人满意，不仅能够高效完成推理任务，还为用户提供了丰富的功能体验。对于有同样需求的人来说，这无疑是一条值得参考的技术路径，有助于构建属于自己的高性能大模型服务器。 在我看来，这种技术探索的意义在于它降低了高端AI应用的门槛。过去，要运行如此大规模的模型往往需要依赖云端资源或昂贵的专业设备，而现在通过合理的硬件组合与优化配置，普通用户也能在本地环境中实现高效运转。这不仅增强了数据处理的安全性，也提高了工作的灵活性。未来，随着更多类似方案的涌现，相信会有越来越多的人加入到个性化AI解决方案的开发中来。