DeepSeek-671B纯CPU部署：配置选型、性能测试与量化对比

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本文转载自 腾讯玄武实验室，原文链接见文末。看到好东西分享给大家：） 私有化部署大模型能够有效保护数据隐私、便于开展大模型安全研究和知识蒸馏。目前主流部署方式包括纯 GPU、CPU/GPU 混合以及纯 CPU 三种部署方式。本文介绍了我们针对 DeepSeek 大模型纯 CPU 本地化部署的推理探索与实践方案。我们以约 3.8 万元的整体成本，基于 llama.cpp 框架，经过硬件选型与量化精度的综合考量，实现了 q8 精度下 7.17 tokens/s 的峰值输出速度。通过散热方案改进、BIOS 参数优化及系统内存带宽调优，我们在 q8 精度下取得了不小的性能提升，其中长文本生成速度提升约 25%、峰值输出速度提升约 15%、预填充速度提升约 20%。全文内容共分为《装机选型篇》《软硬件配置篇》《性能测试与量化对比篇》《性能优化分析篇》四个部分，本篇文章涵盖前三个部分，第 ………………………………