本地部署Deepseek，选择什么显卡最有性价比？本地部署Deepseek，选择什么显卡最有性价比？貌似现在也可以用A卡加速了，不知道对显存有什么要求

在本地部署 DeepSeek 的时候，对于显卡的选择，得把模型参数的规模、显存的需求、性价比，还有是不是支持 AMD 显卡这些因素都综合起来考虑考虑。

一、NVIDIA显卡推荐

7B-13B参数模型，给您推荐的显卡有：RTX 3090 或者 4090（显存是 24GB 哟）。它的优势在于：用 vLLM 框架优化之后，13B 模型只要 12GB 显存就行啦，单卡推理的速度能达到 50 到 100 token 每秒，性价比很不错呢。适用的场景是：比较适合个人开发者或者小型的项目，成本相对来说不高，而且性能也足够让中小型模型流畅运行。

32B-70B参数模型，给您推荐的方案是：多卡组合，比如说 2 到 4 张 A100 80GB 或者 RTX 5090D（这可是中国特供版哟）。RTX 5090D 的优势在于：单卡的性能能跟两张 A100 差不多，还支持 4 位量化技术，能降低显存的压力，DLSS 4 和 Blackwell 架构能让 AI 算力提升 253%，不过价格挺高的（单卡大概 16.4 万元）。适用的场景是：企业级那种高并发的需求或者复杂模型的推理，您得注意美国出口限制对 A100 的影响哟。

企业级部署，给您推荐的配置是：4 张 RTX 5000 Ada（单张卡有 32GB 显存，总共的显存是 128GB）。它的优势是：跟 4 张 RTX 4090 相比，并发访问量能提高 30%到 50%，功耗和噪音控制得特别好（满载的时候噪音不超过 55 分贝），整机的成本能控制在 20 万以内。

二、AMD显卡推荐

支持的型号和部署的方法，给您推荐的显卡是：RX 7000 系列（像旗舰级的 RX 7900 XTX 能支持 32B 模型，主流级的 RX 7600 能支持 8B 模型）。部署的步骤是：得安装 AMD Adrenalin 25.1.1 测试版的驱动，然后通过 LM Studio 的锐龙专栏来加载模型，调整“GPU Offload”这个数值来优化性能。

在企业级支持方面：AMD Instinct 加速卡已经适配了 DeepSeek V3，能够支持 671B 参数的模型，结合 ROCm 平台能优化 SGLang 的性能，很适合开发者进行高效的开发。

来看看性价比方面，AMD 显卡在价格上可能更有优势，特别是 RX 7900 XTX（显存是 24GB ）能够支持比较大的模型。不过呢，得依赖社区驱动和工具链去适配，技术门槛稍微比 NVIDIA 方案要高一些。

显存要求与优化技术

来看看显存的需求参考：7B 模型，基础级的得要 16GB 内存加上 RTX 4060（显存大概在 8 - 12GB ）。13B 模型，优化之后只要 12GB 显存就行（像 RTX 3090 或者 4090 ）。32B 模型，得要单卡 24GB 以上的显存（比如 RTX 5090D 或者 RX 7900 XTX ）。70B 以上的模型，就得要多卡或者企业级的显卡了（比如 4 张 RTX 5000 Ada ）。

优化技术有这些：vLLM 框架能明显降低显存的占用，比如说 13B 模型能从 24GB 降到 12GB 。4 位量化能进一步减轻显存的压力，这样就能支持更大模型的部署。蒸馏版模型呢，在本地部署的时候可以选择轻量版的，能降低对硬件的需求。

总结建议，入门级用户：优先选择RTX 3090/4060或AMD RX 7600，平衡成本与性能。高性能需求：RTX 4090或RX 7900 XTX适合中大模型，兼顾显存与算力。企业级场景：多卡RTX 5000 Ada或RTX 5090D提供稳定高并发支持，但需高预算。AMD用户：若已有RX 7000系列显卡，可通过社区工具链尝试部署，性价比较高。对此大家是怎么看的，欢迎关注我“创业者李孟”和我一起交流！