在數(shù)智化轉(zhuǎn)型的深水區(qū)，您是否面臨這樣的問題？
傳統(tǒng)AI方案在復雜場景中頻頻"失語"
定制化需求遭遇通用模型的"水土不服"
知識庫更新滯后導致決策質(zhì)量滑坡
因此面對企業(yè)數(shù)智化生產(chǎn)力的革命，需要更強大的認知引擎。現(xiàn)在，DeepSeek 70B大語言模型的誕生，正在重構(gòu)企業(yè)數(shù)智化的技術(shù)邊界。
為什么是70B？
Llama-3.3-70B-Instruct是基于 DeepSeek-R1蒸餾訓練得到的模型，通過突破性的模型架構(gòu)設計，尤其在數(shù)學、編程和推理等多個領域展現(xiàn)出優(yōu)秀的性能：
72層Transformer解碼器構(gòu)建深度認知網(wǎng)絡
8k+上下文窗口實現(xiàn)全量級文檔解析
萬億token行業(yè)語料預訓練形成領域直覺
70B模型在金融風控場景實測中，對復雜財報的關(guān)聯(lián)分析準確率提升37%；在高端裝備制造領域，技術(shù)文檔的語義理解效率較傳統(tǒng)方案提升5.2倍；這不僅是參數(shù)量的躍升，更是認知維度的質(zhì)變。
安擎適配DeepSeek 70B 全棧智能服務器解決方案
此前，安擎智選推薦了基于海光平臺適配DeepSeek的全國產(chǎn)化算力配置及10萬元級，中小企業(yè)高性價比應用DeepSeek的算力解決方案。今天，為滿足DeepSeek 70B 模型在實際業(yè)務中的高并發(fā)、高效率和穩(wěn)定運行需求，安擎現(xiàn)推出應用DeepSeek 70B全棧智能服務器解決方案：
√ 在算力基座方面，安擎發(fā)揮自身專業(yè)優(yōu)勢可提供一站式的模型技術(shù)底座；
√ 通過算法和數(shù)據(jù)的結(jié)合，推動AI科學研究與創(chuàng)新；
√ 該方案適用于金融、醫(yī)療以及智能制造等行業(yè)；
√ 高性價比，二十五萬元即可配置70B模型。
圖1 EG8421G4
EG8421G4：DeepSeek 70B全棧智能服務器，標準配置如下
顯卡推薦：
英偉達48G顯卡4張（優(yōu)選）
英偉達24G顯卡8張
即刻開啟認知革命
在人工智能技術(shù)飛速發(fā)展的當下，大模型已成為推動各行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的核心驅(qū)動力。安擎發(fā)布的EG8421G4 DeepSeek全棧智能服務器解決方案是全面優(yōu)化主流顯卡的新一代產(chǎn)品，可深度適配R1推理引擎，構(gòu)建了從模型部署到智能運維的全棧閉環(huán)服務體系。
金融業(yè)：動態(tài)風險評估矩陣
基于DeepSeek大模型的實時交易數(shù)據(jù)分析，以高性能計算能力，滿足風控模型實時性與準確性，提升反欺詐能力；服務方面，優(yōu)化客戶服務流程，降低人工審核成本，提高服務效率。
醫(yī)療業(yè)：循證醫(yī)學決策支持平臺
影像醫(yī)學方面，構(gòu)建影像分析知識庫，賦能一線團隊診斷分析；疾病預防方面，構(gòu)建預測模型，實現(xiàn)預防機制；管理方面，實現(xiàn)協(xié)同醫(yī)患數(shù)據(jù)管理，提高服務質(zhì)量。
制造業(yè)：智能工藝優(yōu)化系統(tǒng)
生產(chǎn)質(zhì)檢方面，本地化部署確保生產(chǎn)質(zhì)檢效率和準確性提高，加速“生產(chǎn)模塊化”流程落地；供應鏈管理方面，實現(xiàn)企業(yè)運營降本增效。
零售業(yè)：全域消費者認知引擎
通過接入DeepSeek的生成式AI技術(shù)，根據(jù)消費者的瀏覽歷史、購買偏好等數(shù)據(jù)，快速篩選出符合需求的商品，推薦商品的采納率大幅提升。
未來，安擎將不斷加速產(chǎn)品技術(shù)迭代、完善生態(tài)合作體系，持續(xù)賦能包括DeepSeek等在內(nèi)的優(yōu)質(zhì)大模型，滿足客戶對高效、穩(wěn)定AI解決方案的迫切需求。
若您對上述方案感興趣，歡迎隨時留言，我們期待為您答疑解惑，提供更詳盡的信息與服務。
附加注意事項
顯存估算方式：
1.基礎參數(shù)顯存占用
模型參數(shù)量：70B（700億參數(shù)）
不同精度的顯存需求：
FP32（未量化）：70B × 4字節(jié) =280 GB
FP16/BF16：70B × 2字節(jié) =140 GB
INT8量化：70B × 1字節(jié) =70 GB
INT4量化：70B × 0.5字節(jié) =35 GB
2.KV緩存顯存占用
KV緩存用于存儲注意力機制的鍵值對，計算公式：
KV緩存 =2*層數(shù)*注意力頭數(shù)*每頭維度*序列長度*批次大小*數(shù)據(jù)類型字節(jié)
假設模型參數(shù)（以LLAMA結(jié)構(gòu)類比）：
層數(shù)：80層
注意力頭數(shù)：64
每頭維度：128
序列長度：4096
批次大?。?
數(shù)據(jù)類型：FP16（2字節(jié)）
計算示例：KV緩存 = 2 × 80 × 64 × 128 × 4096 × 1 × 2字節(jié) ≈ 2.1 GB
3.總顯存需求
FP16推理：140 GB（參數(shù)）+2.1GB（KV緩存）≈142.1GB
INT4量化推理：35GB（參數(shù)）+2.1 GB（KV緩存）≈37.1GB
量化影響：
INT8量化可減少50%顯存，但可能損失3-5%精度；
INT4量化顯存降低75%，適合對延遲敏感的推理場景。
公眾號
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