为国产信创服务器部署DeepSeek的32B蒸馏模型，在硬件配置、技术选型和部署实施上确实有一些需要特别注意的地方。下面我为你梳理了核心的建议方案。
总的来说，部署32B模型的关键在于充足的显存和高效的并行计算能力。下面的表格汇总了两种基于不同国产技术路线的服务器配置方案，你可以根据需求进行参考。
配置维度 方案一：昇腾 NPU 方案 (恒扬数据SK90一体机) 方案二：兆芯 CPU + 国产GPU方案
核心配置 鲲鹏920 CPU + 昇腾Atlas 300I Duo卡 (96GB显存) *2 兆芯KH-40000/16 CPU + 国产GPU推理加速卡 *4
算力特点 专为AI推理优化，1U高密度，集成度高，开箱即用 CPU提供通用算力，GPU负责推理，扩展灵活
显存保障 共192GB显存，轻松满足32B模型及长上下文需求 通过多卡协同，提供充足显存
适用场景 追求部署便捷、运行稳定和能效的企业级环境 需要对现有兆芯服务器进行AI能力扩展的场景
? 部署实施要点与建议
选择了合适的硬件之后，成功的部署还需要关注以下一些技术细节和优化策略。
· 部署方式选择：32B模型参数量大，通常需要多卡并行推理。主流的并行策略有：
· 张量并行：将模型计算图拆分 across 多个GPU/NPU，对卡间通信带宽要求高，但吞吐性能好。
· 流水线并行：将模型不同层放在不同GPU/NPU上，实现相对简单，但可能存在资源空闲，效率不如张量并行。
对于信创环境，建议优先采用张量并行以获取最佳性能。
· 推理框架选型：推荐使用 vLLM 作为推理引擎。它对多种硬件支持良好，并集成了PagedAttention等关键技术，能显著提升吞吐量。在鲲鹏+昇腾的环境中，可以使用 Ascend-vLLM 进行部署。
· 量化技术降本：如果推理速度不是瓶颈，但受限于显存容量，可以考虑采用量化技术。例如，使用8位量化（如GPTQ）可以将显存占用降低约60%，让模型在更少的硬件资源上运行。
· 可行性验证：在大规模采购和部署前，强烈建议先进行概念验证。可以尝试联系方案提供商（如恒扬数据），看是否能提供测试环境，或者先使用小预算采购单台设备进行实际业务场景的测试。
希望这些建议能帮助你规划和实施DeepSeek 32B蒸馏模型的国产化部署。如果你能分享更多关于你的具体业务场景（如预期并发量、响应时间要求等），我可以为你提供更细致的配置分析。
【 在 philemsophia 的大作中提到: 】
: 请问有没有服务器建议？大概硬件成本是多少？谢谢！
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