跑通千亿级大模型的秘方来了麻将胡了榨干3000元显卡
首先▪●▲…，一体机启动成本低▪…▷△。与传统分散式设备组合搭建系统相比▼▼，其在硬件采购■=、软件授权和初始配置等方面资金投入少□…▪…•，企业无需花大量前期资金构建完整运作体系▲◆▷▼□，能以较低成本开启业务或办公流程■◆●▲◇■。
当然…★=▽•▼，一体机只是运行模型的硬件基础◇△…，从英特尔最近的动作看来▪▪◁◁▼▽，对接和扩展更多接地气的 AI 应用才是下一步重点◇○■☆-…：
锐炫™ 显卡针对边缘计算场景优化◇•，提供低功耗（110-150 瓦）和小尺寸选项▽★•，支持 PCIe Gen 4 接口★☆□，并为边缘应用场景承诺五年产品供应和软件支持★■。
这也就不难理解为什么基于英特尔解决方案的一体机▽▼▼▲○，能够做到如此的价低 + 质优了•●。
随着越来越多的合作伙伴加入-▪…▽麻将胡了榨干3000元显卡，OPEA 生态将不断发展壮大并衍生出多样化的发展路径△◇★▽…。
从效果上来看★▽▽□▲△，若是单人使用■◁◇•★，一体机的速度已经达到了32 tokens/s△★▽▪☆…。
总而言之△•，英特尔可以说是通过硬件协同 + 软件优化▲○◁○•，让 CPU 和 GPU 不再是孤立的计算单元▼•●▪，而是高效配合的 黄金搭档 ◆…-▪▷★。
而且装载它的一体机不仅仅能作为 AI 或大模型一体机来使用▪▼◁□-，有需求时还能用来执行视频分析=▽▲◇•、8K 视频编解码▪○▪◆■●、3D 渲染这些高负载任务◇■▽◁=◇，一机多用=▪◇■▽■，性价比超高▽◇••■。
也正像刚才展示的那样•…●，比如 DeepSeek△◁、Qwen 这些开源模型•□，锐炫™显卡能轻松搞定▪◁▷▽◇，尤其是支持多卡并联☆-▲□•，2 卡▼□▪★、4 卡甚至 8 卡都能配-◇▪…▲▪，性能直接起飞◇○◁☆▲★。
从算力层面来看◁◇□…跑通千亿级大模型的秘方来了，它最高 60 核的配置△▽☆◇◆，搭配 DDR5-4800 内存和 TB 级内存扩展★▷○•…，跑大模型…▷▲□、做数据处理都游刃有余▷▽•○。
如此大体量的大模型■●◆，这种 10 万元级别的一体机依然可以达到 10 tokens/s 的速度○▼。
在这个框架中-■▽，推荐使用 GGUF 格式的模型▪◆，这里使用 unsloth 开源版本来说明麻将胡了官网•…○▼◁。
Powered By OPEA 认证将促进 AI 产业生态的完善◁▷△▼◆，加速企业 AI 标准化进程□■，并最终发展成为企业选择生成式 AI 组件的重要信任基准◇★△。
在 llama●○■◁●▪.cpp + FlashMoE 组合加持下▲○，初步的性能验证表明□•▽★，在单路至强 ® W 处理器加 2-4 块英特尔锐炫™ A770 显卡配置下△▷，本文所述方案可以获得接近 10 Token/s 的性能表现□◇★，已能满足企业级生成式 AI麻将胡了官网◆=☆△★◇，例如离线语音助手★▪…、文档摘要等应用场景的需求…▽★○。
而且它还支持 TensorFlow•◆▲●◇▷、PyTorch 这些主流 AI 框架▽□△◇，搭配 OpenVINO ™ 工具套件还能进一步优化性能▼▷•○●=，让 AI 任务跑得更快●△▪•■、更省资源◆▽●。
同时◇▷●•，一体机易于维护部署★…□…◁◁。其高度集成化设计优化硬件兼容性☆●◁□=•，减少硬件不匹配故障☆▼。日常维护中◆□◇▽▽，其整体性强▼△，便于技术人员进行故障排查和维修■◆○▪△，提高维护效率▼=◇、降低难度★●•▲▷。
一个汉字具有左右结构•◁-□▲▷，左边是木△…▽◇，右边是乞•=▼•-。这个字是什么□○=-•●？只需回答这个字即可-○◁…。
毕竟即便是 Q4 量化版本▷●☆-，以往承载它的一体机成本动辄就要达到 200 万元▼□▷▽。
至强 ® W 处理器能与锐炫™ 显卡搭档的原因还有它支持多显卡配置●◆•，拥有多达 112 条 PCIe Lane▼☆▲，PCIe 5=□.0 通道管够▽◆□。
看过 Demo 演示和一体机介绍★◇，你可能会好奇◇●••▽，假如现在就有机会拿到一台这样的一体机◇☆★，该怎么用它把 DeepSeek 跑起来▲▷•？
它内置的 AMX（高级矩阵扩展）技术○●□…◇，就算没有独立显卡▷=○，也能加速中小规模参数的大语言模型推理▪…◆○，性价比也是直接拉满▽▪。
蒸馏版和满血版的部署指南…■，都可在英特尔中文官网) 搜索「锐炫一体机」获取◆○○◆★□。
锐炫™ 显卡采用了最新的 Xe 架构▲▽■☆-，内置 XMX AI 加速引擎••▲，提供强大的 AI 加速能力-▲=▷，支持 Ollama 和 vLLM serving 等多种大模型主流框架•□▽▲•◁，跑大模型推理可以说是完全没有压力☆•-▲□。
以上是针对 671B 版 DeepSeek 的部署方法简要介绍☆●○◆，但实际上●■▷▽☆▲，蒸馏版凭借其精简而高效的特点▷…，能够更好地贴合各行业的实际业务场景和需求▷△▲。
正如我们刚才提到的○▲，10 万级别的一体机能有如此实用质感★■▽，其关键就是英特尔的组合拳◇◁●•：
又实现了能耗和成本的可控=●，FlashMoE 是一款基于 llama○▼◆.cpp 构建的命令行工具▲◇○，更多的算力会被应用于推理环节而非训练•☆。总的来说★▼-▼==，还在数据安全和隐私保护方面具有先天优势•◆=■☆。这套高度集成的软硬一体模式○☆▪▷○，但在未来▷◆◁☆，专为 MoE 模型进行优化☆▷-□▽，DeepSeek-R1 基于 MoE 架构■▷，
然后•○▽，它还是一款评估和优化应用★△•●…▽，能够从性能◇▪◆▲、可信度★•、可扩展性和弹性等方面对 AI 应用进行 体检 ▲◆。以电商推荐商品的 AI 应用为例▷=，通过 体检 可对应用进行针对性的改进◁◇◆◁=副校长满脸笑容网友扒出校训耐人寻味麻将胡，使其更实用▼▪△•□○。
它在应对这些行业的常规任务时=▲•▷▼，不仅能够提供足够的处理能力和精准度★•■▷，还能以更加灵活和易于部署及适配的方式融入到行业的业务流程当中▪▷。
而当同时使用人数增加时••□○☆，我们做了初步的计算▲-▼◇▲●，其每秒 tokens 的速度大概是这样的=△△△•○：
作为业界首个企业级 AI 应用认证标准▽●，该体系将成为 OPEA 生态的核心保障机制…•，为通过认证的产品授予跨平台互操作性标识□★☆•。
要使用英特尔 GPU 加速▷●▷☆▲○，在运行 llama◇△▲▲▼-.cpp 之前-◇●，需要设置如下环境变量▽◆：
例如中国开放智能计算产业联盟（COIA）目前已汇聚近 60 家成员单位■◁□▷◇，专注于推动企业 AI 生态协同发展••▷△。该联盟即将推出 Powered By OPEA 认证体系■■☆•，旨在确保合作伙伴间 OPEA 生态的互联互通★●◁•□▪。
统一编程模型◇-，开发者只需写一次代码•▽▼=-，就能同时在 CPU 和 GPU 上运行○▪△●▼，不用再为不同硬件适配发愁▽▼△。
算力资源的分配将发生显著转变▼•▼☆■，至强 ® W 处理器…□•，这也是对于一体机来说最大的难点-●••◆△。部署方式更灵活•◆▼•◇◆、更贴近业务环境▼○◇◆●，能在较低的硬件成本下获得更高的推理吞吐量与更优的性能表现□-▲。既满足了长上下文推理需求=△◆=，也是一个关键点◇□。还只是这种英特尔架构一体机的优点的一隅■●★。进一步释放 CPU 与 GPU 的异构协作能力◇☆▼◁，
输出速度够快□○•、时延够低★●★△、性价比够高▷=●，在以往○◇，而且有一说一•▪=，响应速度更快◆○▼，除了显卡之外◆•▪，这块适用于工作站和 AI 一体机 性能怪兽 CPU△◆□★◁，算力大多被集中投入到模型训练中□◆，它能更好地满足近期用户在 DeepSeek 或其他开源大模型实践中的迫切需求▼▽，整合了至强 ® W 处理器内置的 AMX/AVX-512 技术和 GPU 加速库-▽▽▲△。
此外▷▷◆，一体机可常驻用户办公与业务环境边缘加速操作•◆●○，在靠近数据源头和使用场景处运行•□•，减少数据传输距离和时间▷◁，降低延迟☆★•●•☆，提升业务处理速度和响应效率▷●。
这套组合拳▷•□★-，首要原因就是它的成本确实诱人——基本算是砍掉了一个数量级（下线 万元以内）麻将胡了官网●☆=▷。
从应用场景和市场选择来看•▽，除了超大规模的数据中心依旧在大模型运算中扮演关键角色外○▽，一体机凭借其独特的优势麻将胡了官网••，正成为越来越多企业的心仪之选○▼。
为 AI 服务规模化落地提供了可靠且易用的基础设施△▽■…。同时…▪▷■…◁，但还是需要完整加载整个模型△★☆•，其实满血版的激活参数仅约 37 亿◆▷△=…！
随着 DeepSeek 的影响力不断扩大-◁▼，大模型发展迎来了新的趋势□△…：走向推理普及化▲▪▽▼▪△。
专门为大模型优化◆■●-□，支持 DeepSeek▼●、Qwen•■◁…■●、Llama 等主流开源模型▽□★●◇，让 CPU+GPU 协同推理更高效○▼▪=。
首先◇●☆□◆，它提供了搭建大模型应用所需的零件…★-•◁□，如提示引擎◆=、数据处理■◆、记忆系统★□▷●、安全护栏等一起打包提供•○■=，解决生成式 AI 技术的工具碎片化问题•▽□。
它是英特尔专门为 AI 和图形处理打造的高性能显卡◇○▽，不仅游戏表现亮眼○-，在 AI 推理▷□=■▪○、视频处理这些专业领域也很能打△-◁…。
在此之上■▲▽-，英特尔还通过统一的计算架构和优化工具链◁■•，让锐炫™ 显卡和至强 ® W 处理器▪☆-，发挥出了 1+1＞2 的效果■○▷•☆。例如▪■■：
优化 AI 推理•=△▲，自动分配任务给 CPU 或 GPU▲■□★◇，还能压缩模型☆★◁，减少内存占用☆■▼，提升速度▷□■◆○。
