博文纲领：

deepseek使用什么芯片

DeepSeek需要芯片。DeepSeek作为一款AI芯片，其运行和计算能力依赖于芯片硬件。实际上，DeepSeek在之前的声明和成果中明确提到了对英伟达芯片的使用，例如使用了大约2000个英伟达的H800芯片进行训练，并且有报道称DeepSeek拥有约5万个H100芯片。这些都表明DeepSeek确实需要芯片来支持其AI功能。

英伟达800（英伟达800美元下降到200美元）

综上所述，DeepSeek主要使用的算力芯片是华为升腾芯片。

DeepSeek采用的芯片主要包括华为的升腾芯片。根据公开发布的信息，DeepSeek已经成功适配并部署在华为升腾NPU平台上，具体使用的是升腾910B3芯片。此外，DeepSeek的某些服务，如R1/V3推理服务，也是完全基于华为升腾AI芯片运行的。

DeepSeek需要使用芯片，而且它使用的是英伟达的芯片。DeepSeek作为一家专注于AI的公司，其技术和服务都基于高性能的计算硬件，尤其是英伟达的GPU芯片。这些芯片为DeepSeek的AI模型提供了强大的计算能力，使得其能够处理复杂的AI任务。

浪潮信息为DeepSeek提供AI服务器集群，这些服务器配备了英伟达的H800芯片和浪潮自研的AIStation管理平台，为DeepSeek提供了强大的算力支持。中科曙光则负责承建DeepSeek杭州训练中心的液冷系统，其技术能够确保数据中心的高效冷却，从而保障模型训练的稳定进行。

DeepSeek使用的芯片主要包括英伟达的H800、H100和A100，以及华为升腾AI芯片和AMD的Instinct MI300X。英伟达H800芯片是DeepSeek训练模型时明确使用的一种，据说他们使用了2048颗这样的芯片来训练出6710亿参数的开源大模型。

英伟达(NVIDIA)H800性能及算力应用场景

在应用场景方面，英伟达（NVIDIA）H800广泛应用于多个领域，如深度学习、数据分析、科学计算等。其强大的计算能力使得在处理大规模数据集、复杂模型训练以及高性能计算任务时，展现出卓越的性能表现。此外，它也适用于自动驾驶、医疗影像分析、虚拟现实和增强现实等前沿技术领域，推动技术创新和产业发展。

A800与H800虽然型号命名相似，但性能与A100、H100无显著差距。A800仅限制了GPU之间的互联带宽，H800在算力和互联带宽上均有调整。综上所述，NVIDIA GPU系列性能不断升级，选择时应根据具体应用场景和需求，结合算力、互联带宽、核心架构等参数进行综合评估。

该数值算力是16P。算力是指计算机在执行特定任务时每秒钟可以处理的浮点数（FLOPS）的总量。H800的算力是16P，表示每秒钟可以处理16×10^12次浮点运算。

是16P。“P”指的是“Petascale”，是计算机系统性能的单位，表示每秒千万亿次浮点运算。一台H800服务器的算力相当于每秒能进行16千万亿次浮点运算。值得注意的是，这只是单个H800服务器的算力，要计算1000张H800显卡的总算力，需要将16P乘以1000，得到16000P。

P。算力是计算机设备或计算数据中心处理信息的能力，算力的大小取决于多个因素，包括处理器的架构、核心数量、频率、缓存大小以及优化程度等，因为H800在这些方面进行了优化，从而实现了高达16P的算力。

deepseek用了多少gpu

DeepSeek在训练其开源基础模型时使用了2048块英伟达H800 GPU。根据近期发布的信息，DeepSeek通过采用非传统的技术路径，在AI模型训练上取得了显著成果。具体来说，他们在训练过程中绕过了广泛使用的CUDA框架，转而采用英伟达的类汇编PTX编程，这一策略显著提升了训练效率。

DeepSeek对硬件有一定的要求，主要取决于模型规模和推理需求。对于GPU，如果是运行参数量较小的模型，如7B或13B，入门级配置可以是NVIDIA RTX 3090，它有24GB的显存。

Grok3和DeepSeek在多个方面存在显著差异。Grok3以强大的算力和技术突破著称。它使用了多达20万块英伟达GPU进行训练，计算能力惊人。在技术方面，Grok3引入了“思维链”推理机制，能够像人一样分步骤解决复杂问题，并在逻辑推理能力上取得了显著成果。

更值得一提的是，DeepSeek在模型训练成本上取得了显著突破，其初版模型仅使用2048块GPU训练了2个月，成本近600万美元，远低于同等级别模型通常的训练成本。这种低成本、高效率的模式有望重构人工智能行业的底层逻辑。在应用方面，DeepSeek大模型具有广泛的应用场景。

英伟达h100和h800区别

1、英伟达H100和H800的主要区别在于它们的性能、内存容量、应用场景以及价格定位。首先，从性能角度来看，H100相较于H800具有更高的性能。H100采用了全新的第三代Ampere架构或新一代的Hopper架构，拥有更高的核心数和更快的内存速度。

2、本文将对比英伟达A100、A800、H100、H800各版本之间的区别。首先，A100和A800都支持40GB和80GB显存，其中A800的显存传输速率由A100的600GB/s降至400GB/s，其它参数基本一致。H100和H800版本均支持80GB显存，其中H800的芯片间数据传输速度为H100的一半。

3、英伟达H100和H800在多个方面存在显著区别。首先，从性能上看，H100采用了更为先进的Ampere或Hopper架构（具体取决于不同资料，但均表明其架构的先进性），拥有更高的核心数和更快的内存速度，因此在处理大规模计算任务时表现出更高的性能。

4、综上所述，h800和h100显卡的主要区别体现在显存容量、核心代号、显卡定位和价格等方面。如果你是主流游戏玩家或一般应用用户，那么h800显卡可能是一个不错的选择。而如果你是高端游戏玩家或需要处理大量图形数据的应用用户，那么h100显卡可能更适合你的需求。

5、H800则是H100的简化版，性能略有下降，但依然能满足企业级的计算需求，性价比更高。V100作为上一代的顶级游戏GPU，虽然已稍显过时，但其16GB的显存和55 TFLOPs的运算力在许多游戏中依然能提供强大支持，对于顶级玩家是个不错的选择。

6、性能提升约6倍。A800与H800虽然型号命名相似，但性能与A100、H100无显著差距。A800仅限制了GPU之间的互联带宽，H800在算力和互联带宽上均有调整。综上所述，NVIDIA GPU系列性能不断升级，选择时应根据具体应用场景和需求，结合算力、互联带宽、核心架构等参数进行综合评估。

英伟达h800和a800的区别有哪些?

本文将对比英伟达A100、A800、H100、H800各版本之间的区别。首先，A100和A800都支持40GB和80GB显存，其中A800的显存传输速率由A100的600GB/s降至400GB/s，其它参数基本一致。H100和H800版本均支持80GB显存，其中H800的芯片间数据传输速度为H100的一半。

用途不同：H800主要用于数据中心、高性能计算和AI大模型的训练，而A800主要用于AI推理、视频分析、工业自动化等领域。处理能力不同：H800采用了更多的Tensor Cores，具有更高的并行计算能力，速度更快。而A800则更注重低能耗、高功效的AI推理能力。

首先，a800和h800在性能上存在一定的差异。a800显卡采用了更为先进的制程技术，拥有更高的核心频率和显存频率，因此在游戏体验和视频渲染速度上表现更加出色。在游戏方面，a800可以提供更加流畅的游戏体验，而在视频渲染方面，它也能提供更快的渲染速度。其次，a800和h800在架构上也有显著的不同。

A800与H800虽然型号命名相似，但性能与A100、H100无显著差距。A800仅限制了GPU之间的互联带宽，H800在算力和互联带宽上均有调整。综上所述，NVIDIA GPU系列性能不断升级，选择时应根据具体应用场景和需求，结合算力、互联带宽、核心架构等参数进行综合评估。