天翼云CPU实例部署DeepSeek-R1模型最佳实践

单路CPU即可运行

原标题：天翼云CPU实例部署DeepSeek-R1模型最佳实践
文章来源：量子位
内容字数：10948字

英特尔至强处理器助力大模型推理：CPU时代来临？

本文探讨了英特尔至强处理器在AI推理领域，特别是针对DeepSeek-R1大模型的优势，以及在天翼云平台上基于纯CPU环境部署DeepSeek-R1模型的实践经验。

1. 大模型推理算力需求爆发

随着DeepSeek-R1等大模型的兴起，各行业对大模型推理算力的需求激增。医疗、金融、零售等领域企业迫切需要接入大模型以提升效率和业务能力。然而，大模型庞大的参数规模和复杂结构对计算资源提出了极高要求，算力成为大模型应用的核心瓶颈。

2. CPU在AI推理中的优势及应用场景

近年来，CPU制程和架构的提升，特别是英特尔高级矩阵扩展AMX加速器的出现，显著提升了CPU的算力。本文指出CPU在以下场景下适用于大模型推理：

1. 模型内存需求超过单块GPU显存容量。
2. 应用请求量小，GPU利用率低。
3. GPU资源紧缺。

CPU方案可以降低成本，提高资源利用效率。

3. 天翼云EMR实例DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B蒸馏模型部署实践

天翼云联合英特尔提供了一键部署的云主机镜像，内置DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型、vLLM推理框架、xFT加速库以及open-webui前端可视化环境。用户可在天翼云控制台开通云主机，服务会在5分钟内自动启动。通过open-webui前端或vLLM API接口访问模型。测试结果显示，在24vcpu、64GB内存的天翼云c8e系列云主机上，启用AMX加速后，DeepSeek 7B蒸馏模型推理速度超过9 token/s。

4. 基于英特尔至强6处理器部署DeepSeek-R1 671B满血版模型实践

DeepSeek R1 671B满血版模型性能卓越，但传统GPU部署成本高昂。天翼云基于英特尔至强6处理器进行了部署尝试。测试结果显示：

1. 单实例单socket部署：平均吞吐性能9.7~10 token/s。
2. 双实例单socket部署：平均吞吐性能达到14.7 token/s。

这表明单颗CPU系统即可满足普通用户的日常使用需求。

5. 英特尔至强处理器优势

英特尔至强处理器支持T级超大内存，高效处理权重存储与加载；DeepSeek R1模型的MOE结构参数稀疏化，降低了算力要求，与CPU计算特点契合；因此，在英特尔至强处理器上部署DeepSeek R1 671B模型，能够充分发挥模型性能优势，并降低部署成本。

6. 总结

本文的实践验证了CPU系统在大模型推理中的可行性和性能表现，无论轻量化蒸馏模型还是全功能满血模型，CPU系统都能提供低成本、经济高效的解决方案，灵活应对不同规模的模型需求。

7. 附录（简述）

附录1详细介绍了英特尔至强可扩展处理器和AI加速技术（包括第五代至强和至强6处理器），以及英特尔全方位的AI软件生态支持，包括xFasterTransformer加速库。附录2介绍了CPU环境下部署DeepSeek-R1 671B模型的详细步骤和性能优化方法。

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