deepseek部署要求：
有无GPU区别：
| 指标 | 有显卡 | 无显卡 |
|---|---|---|
| 推理速度 | 快（10-30 token/s，依赖GPU算力） | 慢（1-5 token/s，依赖CPU核心数） |
| CPU占用率 | 低（10%-30%，主任务为数据预处理） | 高（70%-100%，全计算负载） |
| 内存需求 | 较低（GPU显存承担参数存储） | 较高（需更多RAM或Swap空间） |
| 适用场景 | 实时交互、大批量任务 | 轻量级测试、离线任务或低延迟容忍场景 |
核心原因：
GPU的核心任务
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并行计算：
GPU专为高并行计算设计，拥有数千个核心（如NVIDIA A100含6912 CUDA核心），擅长处理矩阵乘法、注意力机制等大模型推理中的密集运算。-
示例：1.5B模型的一次前向传播需执行约15亿次浮点操作，GPU可在毫秒级完成，而CPU需数秒。
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显存直接计算：
模型参数和中间数据从RAM加载到GPU显存后，所有计算在显存内部完成，无需CPU干预。
CPU的轻量化角色
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数据预处理：
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文本分词、图像归一化、数据格式转换等逻辑控制任务。
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此类任务通常为串行处理，无法充分利用GPU并行能力。
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任务调度与传输：
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将预处理后的数据从RAM通过PCIe总线传输至GPU显存（需CPU协调）。
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管理推理任务的队列和优先级（如多用户请求调度）
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有GPU的情况下，对内存的占用：
| 场景 | 运行内存（RAM）需求 | 存储内存（硬盘）需求 |
|---|---|---|
| 模型下载 | 无关 | 必须足够（如6GB以上） |
| 推理（未量化） | 约12-18GB（含激活值） | 无关（模型已加载到RAM） |
| 推理（8-bit量化） | 约3-6GB | 量化后模型文件约1.5-3GB |
| 训练 | 极大（需梯度+优化器状态） | 需存储中间checkpoints |
| 组件 | 内存占用计算（以FP32为例） | 1.5B模型示例（FP32） | 作用 |
|---|---|---|---|
| 模型参数 | 参数量 × 4字节 | 1.5B × 4B = 6GB | 模型的 实时计算和推理，GPU也可以直接访问哦 |
| 梯度（Gradients） | 参数量 × 4字节 | +6GB → 累计12GB |
指导模型参数的更新方向 |
| 优化器状态 | Adam优化器：参数量 × 8字节 | +12GB → 累计24GB | 辅助优化算法动态调整参数更新策略，参数更新效率和稳定性 |
| 激活值（Activations） | 依赖模型结构和批次大小，通常为参数的1-3倍 | +6~18GB → **总内存30~42GB** | 引入非线性，赋予模型表达能力 |
写代码的小熊猫，开开心心每一天，耶~
