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　　在考虑本地部署DeepSeek时，显卡的选择是至关重要的，它不仅影响到模型运行的流畅度，还直接关系到您的成本和效率。在这个过程中，需要综合考虑诸如模型参数规模、显存需求、性价比及AMD显卡支持等多个因素。我们从两类显卡的推荐开始：

　　对于7B到13B参数模型，推荐使用RTX 3090或RTX 4090。它们的显存分别为24GB，使用vLLM框架优化后，13B模型的显存需求可降低至仅12GB。单卡推理速度可达每秒50到100个token，性价比相当不错，特别适合个人开发者或小型项目。

　　对于32B到70B参数模型，建议采用多卡组合，比如2至4张A100 80GB显卡或者中国的RTX 5090D。后者的单卡性能与两张A100相当，且支持4位量化技术，显著降低显存需求，得益于DLSS4和Blackwell架构，算力提升可达253%。不过，RTX 5090D的价格相对较高（大约16.4万元），适用于企业级高并发需求或复杂模型推理。同时要留意美国的出口限制对A100的影响。

　　在企业级部署上，推荐配置4张RTX 5000 Ada显卡（单卡显存32GB，总显存128GB），这样的组合相比于四张RTX 4090来说，能够提高30%到50%的并发访问量，且功耗和噪音控制优良（满载时噪音不超过55分贝），整体成本控制在20万元以内。

　　对于AMD显卡，推荐使用RX 7000系列。其中，旗舰的RX 7900 XTX可支持32B模型，而主流的RX 7600能支持8B模型。使用方面需要注意，需安装AMD Adrenalin 25.1.1测试版驱动，通过LMStudio的锐龙专栏加载模型，并调整“GPU Offload”来优化性能。对于企业级支持，AMD Instinct加速卡已经适配DeepSeek V3，可以处理671B参数的模型，结合ROCm平台优化可以显著提升开发效率。

　　从性价比看，AMD显卡在价格上可能具有优势，RX 7900 XTX（显存24GB）能支持较大模型，但也更依赖于社区驱动和工具链，相对NVIDIA的方案技术门槛更高一些。

　　显存需求方面，7B模型需要16GB显存，结合RTX 4060（显存8-12GB）可达成效果；13B模型经过优化后，仅需12GB显存（如RTX 3090或4090）。32B模型需单卡24GB以上的显存（推荐RTX 5090D或RX 7900 XTX），而70B以上模型则推荐使用多卡或企业级显卡（比如4张RTX 5000 Ada）。

　　优化技术如vLLM框架能有效降低显存占用，13B模型可从24GB降至12GB。而4位量化技术进一步减轻显存压力，使更大模型得以部署。此外，蒸馏版模型在本地部署时可以考虑轻量版，以降低硬件需求。选好显卡之后，您的DeepSeek将高效运行，迎接更多的可能性。返回搜狐，查看更多