算力方面，元脑CPU推理服务器采用4颗32核心的英特尔至强处理器6448H，具有AMX（高级矩阵扩展）AI加速功能，支持张量并行计算。与传统双路服务器方案的有限内存不同，元脑CPU推理服务器的多通道内存系统设计可支持32组DDR5内存。在这些硬件的加持下，元脑CPU推理服务器单机具备BF16精度AI推理能力、最大16T内存容量和1....
DeepSeek-R1火遍海内外，但推理服务器频频宕机，专享版按GPU小时计费的天价成本更让中小团队望而却步。而市面上所谓“本地部署”方案，多为参数量缩水90%的蒸馏版，背后原因是671B参数的MoE架构对显存要求极高——即便用8卡A100也难以负荷。因此，想在本地小规模硬件上跑真正的DeepSeek-R1，被认为基本不可能。但...
这个1.58B量化的671B模型,文件大小只有131GB,所以比较节省内存。 注:当前我只在CPU上跑了DeepSeek-R1-UD-IQ1_S这个1.58bit量化的671B全量模型,主要是节省内存。我甚至看到网上有人说拿128G内存+4090 24G显卡跑的?如果内存够多的话,也可以试着跑下KTransformers那样的CPU+GPU混合推理方案。 如果您只有1块GPU并且...
DeepSeek-R1采用混合专家架构，每次推理只会激活部分模型参数。团队据此设计了GPU/CPU异构计算方案：把稀疏的MoE矩阵放在CPU内存中用llamafile处理，稠密计算则在GPU上用Marlin算子完成。这样24GB显存就足够支撑起整个模型运行。在性能优化上，团队采用了多项创新技术。他们改进了DeepSeek的MLA(多头注意力)算子实现，直接...
deepseek使用助手 对于跑deepseek的纯CPU配置,以下是一些建议: CPU: 最低配置:4核CPU,但推荐使用Intel或AMD的多核处理器,如8核或更高配置的CPU,以应对更复杂的计算任务。对于大型模型或高负载场景,12核、16核甚至更高配置的CPU会更为合适。 内存: 至少8GB内存,但为了确保更好的性能和稳定性,推荐16GB或更高的...
CPU,主板,内存 AMD Ryzen 7 8700G/Radeon 780M Graphics ,这款CPU的显存和内存可以共用,类似于M系列的MAC。因此内存越大,理论上就能跑更大的LLM(Large Language Models)。(另外,Radeon 780M理论性能或比肩GTX 1060) 用开源框架 ollama安装 deepseek-r1:14b 因为是AMD平台,所以需要安装ollama for amd的版本,...
油管上昨天看了一个视频,用了变态的1T内存➕CPU,跑deepseek R1可用,没有GPU加速。简单来说,直接用大内存+多块SSD就可以跑671B(全尺寸)deepseek R1模型,根本不用GPU,这要是确实可行,LLM直接变成小算力+大存储模式,这甚至能塞进笔记本里面,谁还需要买老黄的GPU,
cpu跑deepse..Gigabyte MZ73-LM0 or MZ73-LM1. We want 2 EPYC sockets to get a massive 24 channels of DDR5 RAM to ma
最近在自己服务器上部署了下deepseek-r1 70b q4大模型,不过我肯定是没显卡,就用纯cpu来跑,顺便写个简单的教程。 先科普下上面的名词,deepseek-r1是模型参数,最近火爆的deepseek就是这个模型(以及迭代);70b指的是参数。b代表亿,说明这个是70亿的参数,参数越大,需要消耗越多算力(还需要更多的存储空间、内存容量...