于是，很多人萌生自己搭建 DeepSeek R1 的想法。然而满血版的 DeepSeek R1 模型体积足足有 404GB，远超一般消费级显卡的显存。即使 32B 的蒸馏模型体积也有 20GB。这就对显卡的性能提出了较高的要求。例如，32GB ...

那么，怎样以一万元的预算实现32GB显存的DeepSeek R1部署呢？通过巧妙组合两块英特尔锐炫A770 16GB显卡，总成本不到四千元，性价比极高。本文将详细讲解如何使用IPEX-LLM在Ubuntu系统下部署32B参数的DeepSeek R1模型，实现高效的本地推理。

当你忙碌于A卡和N卡的阵营选择之间，不妨来看看今天的新秀推荐——英特尔A770 16GB系列。今天我们看到的这款是蓝戟A770 Photon 16G OC W GDDR6超频版 ...

今天新装了台搭载撼与科技Arc A770 TITAN OC 16GB的配置，分享给大家。 撼与科技Arc A770 TITAN OC 16GB采用的是标准三风扇TORN散热设计，这也是中高端显卡的 ...

今年春节期间，科技圈最火的一个名词出现了，它就是“DeepSeek”，这个横空出世的开源大语言模型（LLM）让人工智能以网络热门级的速度进入了亿万普通用户的视野，更多的用户知道了大模型，也开始使用大模型。但正如DeepSeek火了之后其在线服务包括手机和APP和网页端，经常出现服务器繁忙、等待的情况，这就是云端部署的缺点，往往伴随着排队、延迟、隐私和安全等问 ...

其中显卡部分使用两块英特尔锐炫A770 16GB显卡组成，成本不到四千元，价格相当亲民，可以有效控制预算。通过使用IPEX-LLM在Ubuntu操作系统下部署32B ...

本文将教你如何在万元预算内轻松实现32GB显存的DeepSeek R1大模型部署。我们采用两块英特尔锐炫A770显卡（每块16GB），总成本不足4千元，极具性价比。并且，通过在Ubuntu操作系统上使用IPEX-LLM，我们成功实现了32B参数的DeepSeek R1大模型高效推理，实测生成阶段的吞吐量达到26 tokens/s以上。

近期，DeepSeek R1在全国范围内迅速走红，从智能手机应用到新能源汽车，众多产品纷纷接入这一技术。对于内容编辑而言，DeepSeek R1无疑是一个强大的助手，从大纲制定到内容审阅，都能大幅提升工作效率。然而，官方满血版的DeepSeek ...