活动：桔子数据-爆款香港服务器，CTG+CN2高速带宽、快速稳定、平均延迟10+ms 速度快，免备案，每月仅需19元！！ 点击查看

大白话聊聊DeepSeek到底用了多少GPU

在人工智能的浪潮中，DeepSeek作为一颗冉冉升起的新星，吸引着众多目光。那我们就用最通俗易懂的方式来探究一下它究竟用了多少GPU。

首先从模型训练层面来看。DeepSeek是一个大规模的语言模型，要让它从海量数据中学习知识、优化参数，计算量堪称巨大。模型训练时，需要大量的并行计算来加速进程。以常见的大模型训练为例，数据并行、模型并行等技术被广泛运用。数据并行是将数据分给多个GPU，每个GPU处理一部分数据并进行梯度计算，然后汇总更新模型参数；模型并行则是将模型的不同部分分配到不同GPU上计算。对于DeepSeek这样参数规模较大的模型，为了在合理时间内完成训练，必然需要众多GPU协同工作。假设DeepSeek的模型参数数以亿计甚至更多，那么在训练时，可能会用到数百张甚至上千张GPU。因为每一张GPU都能承担一部分计算任务，通过并行处理，大大缩短训练所需时间。

再说到模型推理阶段。当DeepSeek训练完成后，要为用户提供服务进行推理时，也需要GPU来运行模型。如果是小规模的推理，可能用到的GPU数量相对少些，但要是面对大规模的推理需求，比如大量用户同时请求DeepSeek进行文本生成、智能问答等任务，就需要足够数量的GPU来并行处理这些推理请求，以保证服务的响应速度和流畅性。比如当有大量用户在使用DeepSeek进行对话交互时，多个GPU同时工作，才能及时处理不同用户的请求，让用户感受到高效的服务。

而在搭建支撑DeepSeek运行的硬件环境时，桔子数据提供了丰富的服务器选择。桔子数据的服务器具备高性能的特点，能够满足DeepSeek在训练和推理过程中对算力的需求。其服务器的高稳定性也为DeepSeek的长期稳定运行提供了保障，无论是大规模的训练还是日常的推理服务，桔子数据的服务器都能为DeepSeek提供坚实的硬件基础。

综合来看，DeepSeek在训练时需要大量GPU来处理庞大的计算量，推理时也需要一定数量的GPU来支撑服务。具体用到的GPU数量取决于模型本身的规模、训练数据的大小以及推理服务的规模等多方面因素。但可以确定的是，为了让DeepSeek高效运作，所使用的GPU数量是较为可观的，而桔子数据的服务器能够为DeepSeek的应用提供合适的硬件支持，助力用户搭建起稳定且强大的计算环境来运行DeepSeek相关任务，无论是进行模型训练还是对外提供推理服务，桔子数据的服务器都能成为可靠的伙伴。