只需10万元即可部署满血版DeepSeek R1/V3大模型的“褐蚁”一体机，由行云集成电路推出，其HY90配置采用双路AMD EPYC 9355处理器、24条高频内存及5090D计算卡，在FP8精度下实现21token/s的推理速度，最高支持128k上下文，显著降低企业部署顶级大模型的门槛。
DeepSeek对硬件的核心需求体现在计算、存储与内存三方面。CPU需高性能多核架构，如AMD EPYC或Intel Xeon系列，以应对模型前向传播与自注意力机制的计算压力；显存容量是运行满血版模型的关键，至少需80GB以上显存支持671B参数加载，但通过量化技术可将需求压缩至4GB，例如使用4bit量化工具（如bitsandbytes）降低显存占用。内存建议32GB以上，优先选择DDR4/DDR5高频率内存以确保数据吞吐效率。存储方面，SSD硬盘需提供足够容量存放模型文件（如TB级），并确保4K随机读写性能以减少I/O瓶颈。
显存不足时，可通过梯度检查点（Gradient Checkpointing）、动态批处理（Dynamic Batching）等技术优化。例如，PyTorch的torch.utils.checkpoint模块可减少中间激活值的显存占用，而分页式KV缓存管理能提升长上下文处理能力。对于多卡环境，分布式训练框架（如DeepSpeed的ZeRO-3）可将参数卸载至CPU或NVLink互联的GPU集群，实现资源复用。低精度推理（如FP16/INT8/INT4）能通过NVIDIA TensorRT或ONNX Runtime进一步加速，但需权衡速度与精度的平衡。
选购时需注意硬件兼容性与扩展性。优先选择支持PCIe 4.0/5.0的主板避免带宽瓶颈，同时确认电源功率是否满足多卡或高负载需求。软件层面，Linux系统搭配CUDA Toolkit与cuDNN可最大化GPU性能，而容器化部署（如Docker）能简化环境配置。性价比策略下，可考虑二手高端卡（如RTX 3090/4090）或云服务按需租赁，灵活应对突发算力需求，避免一次性高额投入。