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本地部署大模型,服务器还是工作站?先把显存这笔账算清楚(浪潮 / 联想实战选型)

从一手交付经验出发,用 30 秒显存口算法、三场景决策框架、GPU 量化与 vLLM 调优细节,算清本地部署大模型"服务器 vs 工作站"的真正分界线,附成本测算模板与四条避坑经验。

#vLLM#深度学习
8卡RTX 5090 + 数聚红芯HG9680部署DeepSeek-V4:性能实测与应用场景全解析

信创合规:鲲鹏920S+昇腾/国产OS全链路国产化,满足政企信创要求性能强劲:8卡5090方案吞吐量达374 tokens/s,TTFT低至0.437秒液冷静音:55dB噪音,PUE<1.2,设备寿命延长20%极致TCO:五年总成本降低44%,相比传统云方案性价比显著开箱即用:预装系统与模型,支持本地化部署,数据安全有保障全场景覆盖:从政务办公到科研计算,从AI推理到智能交通在国产算力崛起的浪潮中

#人工智能#百度#昇腾
8卡 RTX 5090 跑 DeepSeek-V4 避坑指南:别只算 256GB 显存,企业部署真正卡在这 4 步(附配置清单)

本文针对企业部署DeepSeek-V4大模型的需求,分析了采用8卡RTX5090服务器的可行性方案。文章指出,8卡RTX5090虽具备256GB显存和26,816AITOPS的理论性能,但实际部署需重点验证四个关键问题:模型选择(V4-Pro或V4-Flash)、应用场景(单用户或部门级)、硬件兼容性(供电/散热/PCIe拓扑)以及业务需求(量化/KVCache/并发)。作者推荐先验证V4-Fla

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#昇腾#人工智能#vLLM
H100 vs H200企业AI训练服务器选型指南(2026版含5年TCO对比+完整决策清单)

H100降价30%,是真的。但买算力不是买白菜,不能只看单价,要看5年TCO和场景适配。训练大模型 → H200是刚需,别纠结推理部署 → H100降价窗口期,抄底预算有限 → L20性价比高没机房 → 数聚红芯液冷工作站,省20万改造费说白了,选对了省100万,选错了多花200万还耽误项目进度。

#人工智能#百度
DeepSeek 私有化部署硬件选型实战:从 32B 蒸馏版到 671B 满血版双路线评估

企业私有化部署 DeepSeek 最容易犯的错误不是参数选错、框架选错——是顺序错了。本文从 KV Cache 的隐形成本切入,用 300 人企业知识库和 20 坐席客服中心两个真实场景拆解显存需求,给出 32B 蒸馏版 RTX/昇腾双路线配置对照和 671B 满血版部署的现实边界,附带五个高频踩坑点和速度查表。

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#人工智能#百度
DeepSeek 私有化部署硬件选型实战:从 32B 蒸馏版到 671B 满血版双路线评估

企业私有化部署 DeepSeek 最容易犯的错误不是参数选错、框架选错——是顺序错了。本文从 KV Cache 的隐形成本切入,用 300 人企业知识库和 20 坐席客服中心两个真实场景拆解显存需求,给出 32B 蒸馏版 RTX/昇腾双路线配置对照和 671B 满血版部署的现实边界,附带五个高频踩坑点和速度查表。

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#人工智能#百度
DeepSeek 私有化部署硬件选型实战:从 32B 蒸馏版到 671B 满血版双路线评估

企业私有化部署 DeepSeek 最容易犯的错误不是参数选错、框架选错——是顺序错了。本文从 KV Cache 的隐形成本切入,用 300 人企业知识库和 20 坐席客服中心两个真实场景拆解显存需求,给出 32B 蒸馏版 RTX/昇腾双路线配置对照和 671B 满血版部署的现实边界,附带五个高频踩坑点和速度查表。

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#人工智能#百度
RTX 5090 涨价交期排到年底,企业 AI 部署还有第三条路

2026 年 Q2,RTX 5090 渠道价高出官方建议价 40%–80%,交期 3–6 个月起。本文从一家深圳 SaaS 公司的真实经历出发,拆解"先抢卡再装机"为什么在 2026 年行不通,提出翻转决策顺序——先定交付路线再定硬件配置,并给出 RTX 整机与昇腾信创两条路线的并行评估方法。附四条启动准备和常见决策问题。

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#人工智能#昇腾#百度
RTX 5090 涨价交期排到年底,企业 AI 部署还有第三条路

2026 年 Q2,RTX 5090 渠道价高出官方建议价 40%–80%,交期 3–6 个月起。本文从一家深圳 SaaS 公司的真实经历出发,拆解"先抢卡再装机"为什么在 2026 年行不通,提出翻转决策顺序——先定交付路线再定硬件配置,并给出 RTX 整机与昇腾信创两条路线的并行评估方法。附四条启动准备和常见决策问题。

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#人工智能#昇腾#百度
8卡 RTX 5090 跑 DeepSeek-V4 避坑指南:别只算 256GB 显存,企业部署真正卡在这 4 步(附配置清单)

本文针对企业部署DeepSeek-V4大模型的需求,分析了采用8卡RTX5090服务器的可行性方案。文章指出,8卡RTX5090虽具备256GB显存和26,816AITOPS的理论性能,但实际部署需重点验证四个关键问题:模型选择(V4-Pro或V4-Flash)、应用场景(单用户或部门级)、硬件兼容性(供电/散热/PCIe拓扑)以及业务需求(量化/KVCache/并发)。作者推荐先验证V4-Fla

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#昇腾#人工智能#vLLM
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