在AWS上部署DeepSeek-R1需要大量的GPU资源，因为其规模较大和计算需求。以下是在AWS上部署DeepSeek-R1模型的特定GPU要求和注意事项：
1。模型大小和VRAM要求：完整的DeepSeek-R1模型具有6710亿个参数，需要大量VRAM。对于天然FP8支持，VRAM要求约为700 GB。但是，如果将模型转换为BF16(像NVIDIA A100这样的GPU支持)，则VRAM需求由于更高的精度格式而增加到约1.4 TB [2] [4]。
2。建议的GPU配置：对于完整的DeepSeek-R1型号，需要进行多GPU设置。配备NVIDIA A100 GPU的AWS实例是“ P4D.24XLARGE”或“ P5.24XLARGE”的实例。这些实例为大型模型提供了必要的VRAM和计算功率。对于BF16计算，建议使用16个NVIDIA A100 GPU(每个GB的VRAM)设置[1] [2]。
3。AWS实例选项：AWS提供了几个可以支持DeepSeek-R1模型的实例，包括`p4d.24xlarge'和p5.24xlarge'。这些实例提供了NVIDIA A100 GPU的高性能计算功能，非常适合像DeepSeek-R1这样的大规模AI模型[7]。
4。量化和分布式计算：为了降低VRAM要求并提高效率，可以应用量化技术。例如，使用4位量化可以大大减少VRAM需求，从而在更少的GPU上进行部署。此外，可以利用分布式计算框架在多个实例上扩散工作量，从而提高可扩展性和性能[4]。
5。计算和内存要求：除了GPU要求之外，部署DeepSeek-R1还需要足够的CPU内存和整体系统资源。具有足够的CPU内存的AWS实例，例如“ G6E.4xlarge”，可以支持这些模型的其他计算需求[6]。
总而言之，在AWS上部署DeepSeek-R1需要强大的GPU设置，最好使用NVIDIA A100 GPU，并可能利用量化和分布式计算来优化资源利用率。
引用：
[1] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirentess-poptimal-deployment-setup-2e48
[2] https://www.theriseunion.com/en/blog/deepseek-v3-r1-671b-gpu-requirements.html
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/385683
[4] https://apxml.com/posts/gpu-requirements-deepseek-r1
[5] https://www.youtube.com/watch?v=5rhpzgdogle
[6] https://community.databricks.com/t5/machine-learning/understanding-compute-requirements-for-deploying-depseek-deepseek-r1/td-p/109187
[7] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/
[8] https://www.reddit.com/r/ollama/comments/1ifa93h/deepseek_r1_hardware_requirements_explained/