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前言：沒有 GPU 也能跑 DeepSeek？

DeepSeek 系列模型（特別是 R1）近期震撼了開源社群。雖然其完整版（671B MoE）需要昂貴的 H100 叢集，但官方釋出的 蒸餾版 (Distilled Versions) —— 如 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B，卻非常適合資源有限的企業環境。

本文將分享如何在純 CPU 伺服器上，透過量化技術與記憶體優化，部署 7B 參數級別的 DeepSeek 模型。我們的目標是在不購買昂貴 GPU 的前提下，實現可接受的業務吞吐量。

一、硬體選型與環境準備

為了驗證純 CPU 的極限，我們選用了標準的企業級伺服器配置：

作業系統： CentOS 8 Stream (開啟 KVM 與 CPU 虛擬化透傳)

CPU： Intel Xeon Gold 5318R (24 Cores, 3.0 GHz)

分析： 高時脈與 AVX-512 指令集支援是 CPU 推理的關鍵。

記憶體： 192 GB DDR4 ECC

註：雖然 7B 模型僅需約 8-16GB，但充裕的 RAM 有助於並發處理與 KV Cache 緩存。

二、模型裁剪與量化 (Quantization)

原始的 DeepSeek-7B 模型（FP16）大小約為 14GB，為了在 CPU 上獲得更快的 Token 生成速度，我們採用 INT4 動態量化。

本案例使用 ONNX Runtime 作為推理引擎（亦推薦使用 llama.cpp 的 GGUF 格式）：

# 1. 安裝必要套件
pip install onnxruntime onnx

# 2. 執行量化腳本 (示意)
# 將原始 ONNX 模型轉換為 INT4
python quantize.py --model_path=deepseek_7b.onnx \
                   --output_path=deepseek_7b_q4.onnx \
                   --quant_type=dynamic

優化成果：

模型體積： 從 14 GB (FP16) 縮減至 約 3.5 GB (INT4)。
記憶體頻寬壓力： 顯著降低，這是 CPU 推理速度提升的主因。

三、推理部署與性能調優

在 CPU 環境下，”執行緒管理” 與 “指令集優化” 是效能核心。

1. 多執行緒設定 (OpenMP)

避免讓所有核心同時搶佔資源。建議設置為實體核心數（Physical Cores）：

export OMP_NUM_THREADS=24
export OMP_PROC_BIND=spread  # 綁定核心防止上下文切換

2. 啟用 AVX-512 指令集

Intel Xeon 5318R 支援 AVX-512，這能大幅加速矩陣運算。在編譯或執行 ONNX Runtime 時，請確保已啟用相關優化旗標： tune -t avx512

3. 記憶體管理

Swappiness： 設定 vm.swappiness=10，盡量避免使用 Swap 交換分區，以免造成推理卡頓。
Numa Binding： 若伺服器為雙路 CPU，建議使用 numactl 將推理進程綁定在單一 CPU Socket 的記憶體通道上，減少跨 Socket 延遲。

四、性能評估與功耗

在上述優化下，DeepSeek-7B (INT4) 的實測表現如下：

指標	數據	說明
首字延遲 (TTFT)	~120 ms	接受度高，使用者幾乎無感等待。
生成速度	~25-30 tokens/s	閱讀速度相當，流暢度佳。
功耗	~200 W	相比 GPU 伺服器 (450W+) 節能約 55%。

五、常見坑點與對策

冷啟動延遲 (Warm-up)：
- 首次推理時，CPU 需要載入權重並進行分支預測熱身，延遲可能較高。建議在服務啟動後，自動執行 5-10 次空跑（Warm-up requests）。
記憶體碎片化：
- 長時間運行後，glibc 預設分配器可能導致碎片化。建議使用 jemalloc 或 tcmalloc 替代，可降低約 8-10% 的記憶體開銷。
容器資源搶佔：
- 若部署在 Kubernetes，務必設定 requests = limits (QoS Guaranteed)，避免 CPU 被其他 Pod 搶佔導致推理抖動。