deepseek与英伟达关系（英伟达deepmap）_AI搜索引擎_DeepSeek：创新AI搜索引擎，引领未来智能探索

DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎，结合深度学习与自然语言处理，提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek，感受未来智能搜索的无限可能！

本文目录一览：

1、英伟达接入deepseek了吗
2、deepseek是否真的冲击英伟达了
3、deepseek给英伟达的影响
4、deepseek用了多少gpu
5、deepseek和英伟达有冲突吗
6、deepseek技术解析:如何冲击英伟达两大壁垒?

英伟达接入deepseek了吗

英伟达已经接入了DeepSeek。在2025年1月31日，英伟达正式宣布其NVIDIA NIM微服务预览版接入DeepSeek-R1大语言模型，并向开发者开放测试和实验。这一举措在AI领域引起了较大的关注。通过软硬件结合的方式，英伟达打破了传统行业的壁垒，提升了AI应用的市场渗透率，为开发者提供了更多可能性和便利。

浪潮信息作为中国最大的服务器制造商，为DeepSeek的北京亦庄智算中心提供了AI服务器集群，并配套了英伟达H800和自研的AIStation管理平台。中科曙光则负责DeepSeek杭州训练中心的液冷系统，技术非常先进。拓尔思与DeepSeek联合开发了金融舆情大模型，已在中信证券等机构得到应用。

DeepSeek的主要供应商包括浪潮信息、中科曙光、英伟达、航锦科技、每日互动、卓创资讯等。浪潮信息为DeepSeek提供AI服务器集群，这些服务器配备了英伟达的H800芯片和浪潮自研的AIStation管理平台，为DeepSeek提供了强大的算力支持。

deepseek是否真的冲击英伟达了

1、DeepSeek可能是一个内部项目名称或技术概念，旨在通过优化算法、硬件架构等方面，进一步提升计算效率和性能。市场与战略：英伟达作为GPU领域的领军企业，一直在不断探索和拓展新的应用领域，如自动驾驶、数据中心、游戏等。追求“DeepSeek红利”是英伟达在保持技术领先和市场优势方面的重要战略。

2、DeepSeek需要芯片。DeepSeek作为一款AI芯片，其运行和计算能力依赖于芯片硬件。实际上，DeepSeek在之前的声明和成果中明确提到了对英伟达芯片的使用，例如使用了大约2000个英伟达的H800芯片进行训练，并且有报道称DeepSeek拥有约5万个H100芯片。这些都表明DeepSeek确实需要芯片来支持其AI功能。

3、- 开源开放：完全开放代码和论文，任何人可以30美元轻松复刻整个模型，还支持联网搜索，是全球唯一支持此功能的推理模型。市场影响 - 应用受欢迎：相关AI应用上线两周就超越ChatGPT，成为全球下载量最高的AI应用。

deepseek给英伟达的影响

DeepSeek需要芯片。DeepSeek作为一款AI芯片，其运行和计算能力依赖于芯片硬件。实际上，DeepSeek在之前的声明和成果中明确提到了对英伟达芯片的使用，例如使用了大约2000个英伟达的H800芯片进行训练，并且有报道称DeepSeek拥有约5万个H100芯片。这些都表明DeepSeek确实需要芯片来支持其AI功能。

技术实力对比：英伟达在GPU领域深耕多年，拥有强大的技术研发实力和深厚的技术积累。其CUDA架构为深度学习提供了高效的计算平台，在性能和生态适配性上优势明显。DeepSeek虽有进展，但在技术成熟度和性能表现上与英伟达仍存在差距，难以在短期内动摇英伟达的技术领先地位。

若DeepSeek对GPU优化更好，在英伟达A100等高端GPU环境下，处理图像、音频等复杂数据时会比Kimi快；而在普通办公电脑的CPU环境中，Kimi若有高效的CPU适配算法，可能反而有速度优势。再者，数据类型也有影响。

deepseek用了多少gpu

DeepSeek在训练其开源基础模型时使用了2048块英伟达H800 GPU。根据近期发布的信息，DeepSeek通过采用非传统的技术路径，在AI模型训练上取得了显著成果。具体来说，他们在训练过程中绕过了广泛使用的CUDA框架，转而采用英伟达的类汇编PTX编程，这一策略显著提升了训练效率。

首先，从技术参数和训练资源上看，GROK3使用了20万块英伟达GPU进行训练，其计算规模是前所未有的，这使得它在数学推理、科学问答和编程等任务上表现出领先的能力。而DeepSeek则以其低成本和高效的中文处理能力而著称，其训练成本相对较低，但仍在多个领域展现出强大的性能。

DeepSeek满血版的配置要求较高，以下是一些主要的配置要求：处理器：至少需要64核的高性能CPU，如AMD EPYC或Intel Xeon。内存：建议配备512GB或更高容量的DDR4内存。存储：需要至少2TB的NVMe SSD用于高速数据访问，并可选10TB或更大容量的HDD用于数据存储。

在硬件方面，建议的配置包括：至少NVIDIA 30系列或以上的GPU（推荐24GB显存及以上），至少8核心的CPU（如AMD 5900X或Intel i712700），至少32GB的RAM，以及至少100GB的硬盘空间（SSD推荐）。这些配置能够确保DeepSeek模型运行流畅，并处理复杂的AI任务。

DeepSeek对硬件的要求主要取决于模型的规模和推理需求。对于较小规模的模型，入门级GPU如NVIDIA RTX 3090便可满足需求。这类配置适合运行参数量较小的模型，也可以支持更大规模模型的推理，但性能可能略有降低。

DeepSeek 32B模型需要24GB的显存。这一需求是为了处理长文本和复杂逻辑推理任务而设定的。如果你打算在个人电脑上部署这个模型，确保你的GPU具备足够的显存是非常重要的。不过，也要注意，这只是参考配置，实际使用中可能还需要考虑其他硬件和软件的优化。

deepseek和英伟达有冲突吗

1、DeepSeek和英伟达之间确实存在冲突。这种冲突主要体现在DeepSeek的技术对英伟达传统业务模式构成了挑战。DeepSeek推出的AI模型以低成本实现高性能，这可能降低了对英伟达高价专业芯片的需求。具体来说，DeepSeek使用的简化版Nvidia H800s芯片在保持效果的同时，预示着对传统高成本芯片的需求可能会下滑。

2、是的，DeepSeek确实对英伟达产生了一定的冲击。这种冲击主要体现在以下几个方面：技术层面的挑战：DeepSeek通过其创新的V3模型，实现了与高端AI模型相近的性能，但训练成本大幅降低。例如，DeepSeek的V3模型用556万的训练成本实现了与OpenAI的推理模型相近的性能。

3、DeepSeek技术通过优化模型架构效率和算法创新，对英伟达的两大壁垒——NVLink与CUDA产生了冲击，从而影响了整个AI芯片市场。具体来说，DeepSeek的V3模型采用了混合专家网络（MoE）和Attention Layer上的键值缓存（KV Cache）节省技术，这些创新提高了模型架构的效率。

4、DeepSeek对英伟达产生了深远的影响，主要体现在技术路径、市场需求、竞争格局以及合作机遇等多个方面。首先，DeepSeek通过引入混合专家架构、低秩压缩和FP8混合精度训练等技术，显著提升了算力效率。这种技术创新打破了“算力即竞争力”的行业逻辑，迫使英伟达重新审视其技术路径。

5、DeepSeek对英伟达的影响主要体现在技术路径变革、市场竞争加剧、产品结构优化以及合作机遇等方面。由于DeepSeek通过混合专家架构、低秩压缩等技术显著提升了算力效率，这打破了“算力即竞争力”的行业逻辑，迫使英伟达重新审视其技术路径。

6、英伟达已经接入了DeepSeek。在2025年1月31日，英伟达正式宣布其NVIDIA NIM微服务预览版接入DeepSeek-R1大语言模型，并向开发者开放测试和实验。这一举措在AI领域引起了较大的关注。通过软硬件结合的方式，英伟达打破了传统行业的壁垒，提升了AI应用的市场渗透率，为开发者提供了更多可能性和便利。

deepseek技术解析:如何冲击英伟达两大壁垒?

DeepSeekdeepseek与英伟达关系的算力合作商主要包括浪潮信息、中科曙光等公司。浪潮信息作为DeepSeek的算力合作商deepseek与英伟达关系，为DeepSeek北京亦庄智算中心提供deepseek与英伟达关系了AI服务器集群deepseek与英伟达关系，这些服务器配套了英伟达的H800芯片以及浪潮自研的AIStation管理平台，从而大大提升了DeepSeek的算力能力。另外，中科曙光也为DeepSeek提供了重要的算力支持。

DeepSeek的算力供应商主要包括浪潮信息、中科曙光和航锦科技旗下的超擎数智。浪潮信息为DeepSeek提供AI服务器集群，配套了英伟达H800及自研的AIStation管理平台，是DeepSeek算力的重要支撑。中科曙光则承建了DeepSeek杭州训练中心的液冷系统，提供关键的算力支持，以确保模型训练和运行的稳定性。

浪潮信息作为服务器解决方案的领先提供商，为DeepSeek的北京亦庄智算中心提供了关键的AI服务器集群，并配备了英伟达H800芯片及自研的AIStation管理平台。中科曙光则承建了DeepSeek杭州训练中心的液冷系统，为其提供了高效的冷却技术。

GROK3和DeepSeek在多个方面存在显著差异。首先，从技术参数和训练资源上看，GROK3使用了20万块英伟达GPU进行训练，其计算规模是前所未有的，这使得它在数学推理、科学问答和编程等任务上表现出领先的能力。