​​DeepSeek对显卡有严格要求，核心原因在于其大模型运行依赖GPU的并行计算能力与显存资源。关键亮点包括：显存容量决定模型加载上限、CUDA核心加速矩阵运算、FP16精度平衡效率与准确性，而量化技术可降低硬件门槛但牺牲部分精度。​​

DeepSeek作为开源大模型，本地部署时需处理数十亿参数的复杂计算。显卡的显存直接存储模型参数和中间结果，例如7B模型未量化时需13GB显存，而13B模型需24GB显存才能流畅运行。若显存不足，模型会因数据溢出而崩溃或大幅降速。英伟达显卡的CUDA核心和Tensor Core能高效执行深度学习中的矩阵乘法，例如RTX 3090的10496个CUDA核心可并行处理数万亿次浮点运算，显著提升生成速度。FP16半精度计算在保持可接受误差的将显存占用减半并提升吞吐量，这对长文本生成等任务至关重要。

量化技术是降低显卡要求的实用方案。通过将模型参数从32位浮点压缩至4位整数，7B模型的显存需求可从13GB降至4.2GB，使GTX 1080等老旧显卡也能运行，但会引入约8%的准确率损失。用户需根据任务复杂度权衡：轻量级问答可用4-bit量化版，而代码生成等复杂任务建议8-bit或原生精度。值得注意的是，Windows系统因驱动开销比Linux性能低10%-15%，且AMD显卡因兼容性问题可能无法充分发挥性能。

对于计划部署DeepSeek的用户，建议优先选择显存≥12GB的NVIDIA 30/40系显卡，并搭配32GB内存与NVMe固态硬盘。若预算有限，可通过Ollama工具启用量化功能，或直接调用云端API规避本地硬件限制。未来GDDR7显存和PCIe 5.0接口等技术有望进一步突破性能瓶颈。