前言：企業私有化部署的「第三條路」
DeepSeek-R1 系列模型以其強大的推理能力震撼市場。對於預算有限或受限於合規要求（無法使用雲端 GPU）的企業而言，部署 DeepSeek-R1 (671B) 的完整版門檻極高（需 H100 叢集）。
然而，其 70B 參數的蒸餾版 (Distilled Version) 提供了絕佳的平衡點。本文將分享如何利用現有的 CPU 伺服器運算資源，透過量化技術部署 70B 模型，打破「只有 GPU 才能跑大模型」的迷思。
1. 硬體需求與選型考量
根據 DeepSeek 與主流 LLM 框架（如 vLLM, llama.cpp）的需求，CPU 推理的核心在於 記憶體頻寬 (Memory Bandwidth) 與 AVX-512 指令集。
我們在實驗室中搭建了兩套模擬環境進行對比：
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平台 A (Intel Workstation)：
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CPU: Intel® Xeon® W-3300 系列 (支援 AVX-512，擅長矩陣運算)
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RAM: 128GB DDR4 3200MHz ECC (8 通道)
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平台 B (AMD Server)：
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CPU: AMD EPYC™ 7003 系列 (高記憶體頻寬優勢)
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RAM: 256GB DDR4 3200MHz ECC (8 通道)
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選型分析： Intel 的 AVX-512 在處理矩陣乘法（GEMM）時效率較高，但 AMD EPYC 通常提供更多的 PCIe 通道與記憶體頻寬，這對於大模型推理（Memory-bound 任務）至關重要。
2. 效能基準測試 (Benchmark)
我們選用 DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 進行測試。為確保純 CPU 執行，我們使用了 PyTorch CPU 後端並關閉 CUDA 支援。
測試條件：
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Prompt 長度： 512 tokens
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Batch Size： 1
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模型精度： FP16 (未量化)
實測結果：
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記憶體佔用： 約 130 GB (FP16)
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推論延遲 (Latency)：
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Intel 平台：平均約 1.5 tokens/sec
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AMD 平台：平均約 1.8 tokens/sec
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註：純 CPU 執行 FP16 大模型速度較慢，主要受限於記憶體頻寬。若要達到實用階段，必須進行量化。
3. 量化優化實踐 (Quantization)
為了解決延遲問題與降低記憶體壓力，我們採用 8-bit (INT8) 與 4-bit (INT4/GGUF) 量化策略。
優化步驟
使用 llama.cpp 或 bitsandbytes 工具進行轉換：
# 示意指令：將模型量化為 INT8
python quantize.py --model_path /models/deepseek-70b --output_path /models/deepseek-70b-int8優化後表現
- 模型大小： 從 130GB (FP16) 大幅降至 約 70GB (INT8) 甚至 40GB (INT4)。
- 推論速度：
- INT8 量化後，推論速度提升約 30%~40%。
- 配合
torch.compile(JIT 編譯) 優化，Intel 平台的 AVX-512 優勢開始顯現，每秒生成 Token 數可提升至 3~5 tokens/sec，達到人類閱讀速度的底線。
4. 能耗與散熱管理 (Power Efficiency)
CPU 滿載推論時的能耗不容小覷。
- Intel 平台： 在 Turbo Boost 全開下，峰值功耗約 250W。
- AMD 平台： 由於核心數較多，峰值功耗約 220W。
優化策略： 透過 Linux turbostat 與 cpupower 工具，將核心頻率鎖定在甜蜜點（如 2.8GHz）。實測發現，降低 10% 的頻率僅導致 3% 的推論降速，但能耗卻下降了 15%，顯著提升了能效比 (Performance per Watt)。
5. 結論與展望
本次實測證明，DeepSeek-R1 (70B) 在純 CPU 環境下是完全可行的，特別是針對「非即時回應」的企業應用（如後台文件分析、RAG 知識庫索引）。
關鍵發現：
- 量化是必須的： 8-bit 或 4-bit 量化是 CPU 部署的入場券。
- 記憶體頻寬決定上限： 選擇多通道記憶體（8-channel）的伺服器比單純追求 CPU 高時脈更重要。
- Intel vs AMD： Intel 勝在 AVX-512 指令集優化，AMD 勝在吞吐量與頻寬。
下一篇，我們將探討如何利用 llama.cpp 的 GGUF 格式進行更極致的 1.58-bit 量化，以及多節點分散式推理架構。
參考資料
- DeepSeek: Model Architecture & Hardware Requirements
- Intel Developer Zone: AVX-512 for Deep Learning
- 註：本文針對 DeepSeek-R1 70B 蒸餾版進行 CPU 優化實測。完整版 671B 模型因硬體門檻極高，建議採用 GPU 叢集或極致量化方案。
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