部署DeepSeek需要显卡的主要原因如下：

1. 加速深度学习计算

   深度学习模型训练和推理涉及大量矩阵运算，显卡（尤其是NVIDIA系列）通过并行计算能力显著提升效率。例如，RTX系列显卡的Tensor Core可提供317 TFLOPS的FP16算力，单次推理延迟可低至50ms。

2. 显存需求支撑模型参数

   模型参数需加载至显存中，显存不足会导致计算中断。例如：

   • 8GB显存可满足基础模型（如ResNet-128）；

   • 大型模型（如BERT-7B）需200GB显存以上，通常需多张RTX 4090显卡组队。

3. 多卡协作提升性能

   大模型需多显卡并行计算，但数据传输可能成为瓶颈。例如，8张RTX 4090联合运行时，30%时间浪费在数据传输。

4. 兼容性与优化需求

   DeepSeek支持NVIDIA CUDA和AMD ROCm平台，需安装对应驱动和库（如cuDNN、ROCm）以发挥硬件加速优势。

总结 ：显卡是DeepSeek本地部署的核心硬件，其显存容量、核心频率及多卡协同能力直接影响模型运行效率与成本。建议根据模型参数规模选择合适显卡（如RTX 3090/4090或多卡方案），并确保系统配置匹配。