深度探索DeepSeek-R1：本地运行竟然要106,776美元？看完你会震惊！

DeepSeek-R1所需硬件和软件的价格细分

DeepSeek已经将这场生成竞赛提升到了一个新的水平，甚至有人准备在本地运行671B参数模型。但在本地运行如此庞大的模型可不是开玩笑；你需要在硬件上进行一些重大改进，才能尝试仅仅是推理。

这个博客大致分解了在你的PC上运行DeepSeek-R1的费用

硬件成本

大部分费用都在硬件上。我们将讨论GPU、CPU、RAM、SSD存储、冷却系统等。

您需要的内容如下

GPUs

• 4x NVIDIA H100 80GB GPUs ($25,000 each)
• Total Cost: ₹85,00,000 ($100,000)
• Why? 这些GPU是为AI工作负载优化的尖端加速器，使大型模型如DeepSeek-R1的训练和推理更快。

NVIDIA H100: The NVIDIA H100 is an advanced GPU built on the Hopper architecture. It features fourth-generation Tensor Cores and a Transformer Engine, enabling up to 9x faster AI training and 30x faster inference compared to the previous A100 GP

在这里探索更多细节：

CPU

• Intel Xeon Platinum ($1,550)
• 总成本: ₹1,31,750
• 为什么? 高端 CPU 确保在资源密集型操作中平稳的多任务处理和系统稳定性。

Intel Xeon Platinum 是 DeepSeek-R1 推理所需的，因为它具有先进的 AI 加速功能，如 Intel AMX 和 AVX-512，这显著提升了深度学习任务的性能。

与前几代相比，它还提供高达 42% 的 AI 推理性能提升，非常适合高负载工作。此外，它优化的内存和互连确保了高效处理大数据集和复杂模型。

RAM

• 512GB DDR4 ($6,399.98)
• 总成本: ₹5,43,998
• 为什么? 大内存对于处理大量数据集和模型参数至关重要，可以避免性能下降。

存储

• 4TB NVMe SSD ($249.99)
• 总成本: ₹21,249
• 为什么？ 快速存储确保在训练期间快速访问数据。

SSD（固态硬盘） 是一种使用闪存存储数据的存储设备，与传统的硬盘驱动器（HDD）相比，提供更快的读写速度、耐用性和能效。

4TB NVMe SSD 特指使用 NVMe（非易失性内存快递） 协议的高容量（4TB）驱动器，该协议利用 PCIe 接口实现比旧的基于 SATA 的 SSD 更显著的更快数据传输速率。NVMe SSD 非常适合游戏、视频编辑或服务器等对速度和大存储有严格要求的任务。

电源供应单元 (PSU)

• 2000W PSU ($259.99)
• 总费用: ₹22,099
• 为什么? 高功率是为了可靠地为多个 GPU 提供电力。

冷却系统

• 定制液体冷却循环 ($500)
• 总成本: ₹42,500
• 为什么? GPU 产生大量热量 — 液体冷却可以防止过热。

主板

• ASUS S14NA-U12 ($500)
• 总成本: ₹42,500
• 为什么? 支持双插槽GPU和高端CPU。

Chassis

• Cooler Master Cosmos C700M ($482)
• 总成本: ₹40,970
• 为什么? 宽敞的机箱可以容纳自定义散热和多个GPU。

总计 (硬件): ₹93,45,067 ($106776)

软件费用

运行 DeepSeek-R1 的软件是 免费的，但您需要：

操作系统：Debian Linux（免费）

编程语言：Python 3.10+（免费）

DeepSeek-R 模型：70B 参数模型（免费）

CUDA 工具包 & cuDNN：NVIDIA 的深度学习库（免费）

深度学习框架：支持 CUDA 的 PyTorch（免费）

软件总费用：₹0

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关键要点

硬件主导成本：GPU、RAM 和冷却系统占总费用的 ~99%。

需要技术专长：设置此系统需要熟悉高性能计算。

替代方案：云服务（例如，AWS、Google Cloud）对于短期项目可能更便宜，但会产生持续费用。

值得吗？ 对于拥有深厚资金和特定需求（例如，隐私、离线工作）的研究人员、企业或爱好者，本地设置提供无与伦比的控制和速度。对于其他人，云平台或较小的模型可能更实用。

不过，是的，随着价格接近 1Cr，对于中产阶级来说，这在印度实在是负担不起。然而，您可以尝试更实惠的模型精简版本。

那么，您打算在本地运行 DeepSeek-R1 吗？再想想。