在數智化轉型的深水區，您是否面臨這樣的問題？
傳統AI方案在復雜場景中頻頻"失語"
定制化需求遭遇通用模型的"水土不服"
知識庫更新滯后導致決策質量滑坡
因此面對企業數智化生產力的革命，需要更強大的認知引擎。現在，DeepSeek 70B大語言模型的誕生，正在重構企業數智化的技術邊界。
為什么是70B？
Llama-3.3-70B-Instruct是基于 DeepSeek-R1蒸餾訓練得到的模型，通過突破性的模型架構設計，尤其在數學、編程和推理等多個領域展現出優秀的性能：
72層Transformer解碼器構建深度認知網絡
8k+上下文窗口實現全量級文檔解析
萬億token行業語料預訓練形成領域直覺
70B模型在金融風控場景實測中，對復雜財報的關聯分析準確率提升37%；在高端裝備制造領域，技術文檔的語義理解效率較傳統方案提升5.2倍；這不僅是參數量的躍升，更是認知維度的質變。
安擎適配DeepSeek 70B 全棧智能服務器解決方案
此前，安擎智選推薦了基于海光平臺適配DeepSeek的全國產化算力配置及10萬元級，中小企業高性價比應用DeepSeek的算力解決方案。今天，為滿足DeepSeek 70B 模型在實際業務中的高并發、高效率和穩定運行需求，安擎現推出應用DeepSeek 70B全棧智能服務器解決方案：
√ 在算力基座方面，安擎發揮自身專業優勢可提供一站式的模型技術底座；
√ 通過算法和數據的結合，推動AI科學研究與創新；
√ 該方案適用于金融、醫療以及智能制造等行業；
√ 高性價比，二十五萬元即可配置70B模型。
圖1 EG8421G4
EG8421G4：DeepSeek 70B全棧智能服務器，標準配置如下
顯卡推薦：
英偉達48G顯卡4張（優選）
英偉達24G顯卡8張
即刻開啟認知革命
在人工智能技術飛速發展的當下，大模型已成為推動各行業數智化轉型的核心驅動力。安擎發布的EG8421G4 DeepSeek全棧智能服務器解決方案是全面優化主流顯卡的新一代產品，可深度適配R1推理引擎，構建了從模型部署到智能運維的全棧閉環服務體系。
金融業：動態風險評估矩陣
基于DeepSeek大模型的實時交易數據分析，以高性能計算能力，滿足風控模型實時性與準確性，提升反欺詐能力；服務方面，優化客戶服務流程，降低人工審核成本，提高服務效率。
醫療業：循證醫學決策支持平臺
影像醫學方面，構建影像分析知識庫，賦能一線團隊診斷分析；疾病預防方面，構建預測模型，實現預防機制；管理方面，實現協同醫患數據管理，提高服務質量。
制造業：智能工藝優化系統
生產質檢方面，本地化部署確保生產質檢效率和準確性提高，加速“生產模塊化”流程落地；供應鏈管理方面，實現企業運營降本增效。
零售業：全域消費者認知引擎
通過接入DeepSeek的生成式AI技術，根據消費者的瀏覽歷史、購買偏好等數據，快速篩選出符合需求的商品，推薦商品的采納率大幅提升。
未來，安擎將不斷加速產品技術迭代、完善生態合作體系，持續賦能包括DeepSeek等在內的優質大模型，滿足客戶對高效、穩定AI解決方案的迫切需求。
若您對上述方案感興趣，歡迎隨時留言，我們期待為您答疑解惑，提供更詳盡的信息與服務。
附加注意事項
顯存估算方式：
1.基礎參數顯存占用
模型參數量：70B（700億參數）
不同精度的顯存需求：
FP32（未量化）：70B × 4字節 =280 GB
FP16/BF16：70B × 2字節 =140 GB
INT8量化：70B × 1字節 =70 GB
INT4量化：70B × 0.5字節 =35 GB
2.KV緩存顯存占用
KV緩存用于存儲注意力機制的鍵值對，計算公式：
KV緩存 =2*層數*注意力頭數*每頭維度*序列長度*批次大小*數據類型字節
假設模型參數（以LLAMA結構類比）：
層數：80層
注意力頭數：64
每頭維度：128
序列長度：4096
批次大小：1
數據類型：FP16（2字節）
計算示例：KV緩存 = 2 × 80 × 64 × 128 × 4096 × 1 × 2字節 ≈ 2.1 GB
3.總顯存需求
FP16推理：140 GB（參數）+2.1GB（KV緩存）≈142.1GB
INT4量化推理：35GB（參數）+2.1 GB（KV緩存）≈37.1GB
量化影響：
INT8量化可減少50%顯存，但可能損失3-5%精度；
INT4量化顯存降低75%，適合對延遲敏感的推理場景。
公眾號
公網安備 12011402001065號 
