bethash 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！
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deepseek不需要芯片吗
1、DeepSeek也秘密使用了英伟达的H100芯片，这在科技行业引发了一定的争议。这种高性能的芯片为DeepSeek的AI应用提供了强大的计算能力。总的来说，DeepSeek在AI芯片的选择上展示了其灵活性和多元化策略，既使用了国内的高性能芯片，也秘密采用了国际领先品牌的芯片，以满足其不同场景和需求下的计算要求。
2、其次，存储方面，系统盘应采用容量不低于512GB的SSD固态硬盘，以确保系统的快速启动和软件的高效运行。同时，为了存储DeepSeek V1-70B模型文件，至少需要70GB以上的存储空间，而使用大容量的企业级SSD可以提高模型数据的读写速度。最后，显卡方面，由于70B模型对图形处理能力要求高，需要多卡并行。
3、此外，寒武纪的芯片产品覆盖云边端全场景，并支持训练与推理融合，这与DeepSeek对高效算力的需求相契合。因此，可以确认DeepSeek确实使用了寒武纪的芯片，并且双方的合作关系不仅体现在芯片供应上，还涵盖了技术协同和生态共建等多个方面。
4、处理器方面，建议使用高性能的服务器级处理器，例如Intel Xeon或AMD EPYC系列，这些处理器核心数多、性能强劲，能够应对DeepSeek运行时复杂的计算任务。内存方面，建议至少配备64GB DDR4 RAM，以确保系统在运行DeepSeek时流畅不卡顿。
deepseek使用什么芯片
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。
本地部署满血DeepSeek需要高性能的硬件配置。具体来说，以下是推荐的配置要求：处理器：建议使用高性能的服务器级处理器，如Intel Xeon或AMD EPYC系列。这些处理器核心数多、性能强劲，能够应对DeepSeek运行时复杂的计算任务。内存：建议至少配备64GB DDR4 RAM。
与DeepSeek合作的算力公司包括浪潮信息、中科曙光和润泽科技等。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H800芯片及自研AIStation管理平台，为DeepSeek提供强大的算力支持。
本地部署DeepSeek需要一套强大的硬件配置，包括高性能的处理器、充足的内存、快速的存储设备以及强大的显卡。处理器方面，建议使用像Intel Xeon或AMD EPYC系列这样的高性能服务器级处理器，它们核心数多、性能强劲，能够应对DeepSeek运行时复杂的计算任务。
DeepSeek在国内可以用。DeepSeek是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的，专注于自然语言处理和生成任务的人工智能平台。根据公开信息，DeepSeek已经适配了多个国产芯片企业，包括华为升腾、沐曦等，并与国内多个云平台如阿里云、百度智能云等进行了适配。
部署DeepSeek需要高性能的服务器级处理器、充足的内存、快速的存储设备、强大的显卡、合适的操作系统和软件环境，以及稳定的网络环境。处理器：建议使用如Intel Xeon或AMD EPYC系列的高性能服务器级处理器，它们核心数多、性能强劲，能够应对DeepSeek运行时的复杂计算任务。
deepseek用了多少gpu
1、DeepSeek满血版英伟达deepseek介绍的配置要求较高英伟达deepseek介绍，以下是一些主要的配置要求英伟达deepseek介绍：处理器英伟达deepseek介绍：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。
2、在运行DeepSeek模型时，电脑配置需满足一定的要求：CPU：高性能的处理器，如Intel i7或AMD Ryzen系列，以提供强大的计算能力。GPU：NVIDIA RTX 30系列或更高级别的独立显卡，显存需求根据模型大小而定。例如，5B规模的模型仅需1GB显存，而70B规模的模型则需要40GB以上显存。
3、DeepSeek的V3和R1在设计目标、技术特点和应用场景上存在显著的区别。DeepSeek V3是一个通用型大语言模型，它专注于自然语言处理、知识问答和内容生成等任务。V3的优势在于其高效的多模态处理能力，能够处理文本、图像、音频、视频等多种类型的数据。
deepseek技术解析:如何冲击英伟达两大壁垒?
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。
这种技术上的突破，挑战了英伟达在AI硬件领域的技术壁垒。市场地位的影响：由于DeepSeek的技术突破，英伟达的市场地位受到了影响。DeepSeek的模型通过优化算法和技术，降低了对传统GPU硬件的需求，这可能影响英伟达硬件的销量。
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。
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。
英伟达股价隐含的一个巨大价值就是CUDA生态，现在DeepSeek抛弃CUDA直接使用更接近硬件的语言来做开发，即不基于CUDA而是PTX语言来做开发优化，这就弱化了英伟达的CUDA壁垒。这就解释了为什么AMD和华为对DeepSeek乐见其成。DeepSeek推出后，英伟达股价暴跌。然而，一些投资者认为这反而是抄底英伟达的良机。
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。换句话说，DeepSeek让英伟达意识到，单纯地提升算力不再是唯一的竞争优势，高效利用算力同样重要。
grok3和deepseek比较
GROK3和DeepSeek的区别主要体现在功能侧重点、成本以及应用场景上。GROK3更注重知识的管理与整理，它可以帮助用户将收集到的信息进行分类、标注和整理，形成有序的知识体系。这使其特别适合需要整理大量信息并进行系统化管理的人，如研究人员或内容创作者。
Grok3与DeepSeek在技术能力、应用场景、性价比等方面各有优势。Grok3在技术方面表现出色，尤其是在数学推理、科学问答和编程能力上领先。它使用了强大的计算能力，通过20万块英伟达GPU进行训练，使其在数学推理等领域有出色表现。例如，在数学测试AIME中，Grok3的得分显著高于DeepSeek。
其次，两者在应用场景上也有所不同。GROK3更适合用于科研和高端信息检索等需求，而DeepSeek则更侧重于中小规模应用及中文场景，例如政务系统流程优化和微信AI搜索等。这反映了两者在AI发展路径上的差异。
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