大家好，我是吾鳴。
今天给大家分享一份DeepSeek满血版的部署技术手册，这份手册从DeepSeek的版本与核心技术、部署所需的硬件与系统配置、KTransformers核心技术、部署流程、性能调优、故障诊断与案例等多个方面介绍如何DeepSeek满血版。技术手册对系统配置、参数调优、部署步骤等做了详细介绍，文末有完整版下载地址。
内容摘要
版本与核心技术
文档为DeepSeek-R1/V3 671B满血版部署手册，版本号v4.0.2025，专用于NVIDIA RTX 4090。核心基于KTransformers框架和MoE稀疏卸载技术，强调显存优化与异构计算架构支持。
硬件与系统配置
硬件要求包括显存超频（GDDR6X模式）、CPU需支持AVX-512指令集、内存带宽>80GB/s（推荐DDR5 6400MHz），以及搭配清华TH-ACCEL加速卡。系统环境需Linux内核6.9+、CUDA驱动555.55+、KTransformers 2.3.0+等组件，并配置动态大页和NUMA优化。
KTransformers核心技术
通过异构计算策略（GPU占比75%、CPU并行线程数16）、MoE动态路由（稀疏模式与激活阈值）及4bit量化加速（MarlinQuantizer）优化模型性能，支持统一内存寻址和矩阵卸载机制。
部署流程
环境初始化包括克隆KTransformers仓库、编译安装异构计算内核（启用FP8支持）。模型加载通过HybridLoader自动分配设备，支持显存卸载至CPU（最大48GB）并指定卸载层。
性能调优
预处理使用llamafile并行处理（32线程，1024批量），实测速度286 tokens/s。推理优化采用CUDA Graph引擎，支持大批次（8 batch）和长序列（32k tokens），RTX 4090实测生成速度14 tokens/s。
故障诊断与案例
常见问题包括显存溢出（MoE路由失效）、CUDA兼容性、NUMA配置不当等，提供具体解决命令。案例展示动态调整路由策略后显存占用从23.8GB降至19.4GB。
基准测试对比
RTX 4090方案相比传统8xA100，成本降低至2.2万元，功耗效率提升至2.15 tokens/W，预处理速度翻倍（286 vs 150 tokens/s），首Token延迟减少至420ms。
报告下载地址：kdocs.cn/l/ci1DfElGC…
