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为 DeepSeek、Qwen、GLM 等大模型部署提供 GPU 选型、RAG 架构、RoCE 网络与数据中心规划指南。

DeepSeek GLM5.2 Qwen Kimi RAG GPU Cluster RoCE

从模型选型到集群上线的决策路径

围绕模型规格、算力节点、应用架构和集群底座，梳理企业部署的关键步骤。

01 模型规格

DeepSeek、Qwen、70B 与上下文长度评估。

 02 算力节点

GPU、显存、AI 服务器和推理吞吐规划。

 03 应用架构

RAG、Embedding、重排、生成与运行时框架。

 04 集群底座

RoCE、InfiniBand、液冷与 AI 数据中心关键能力。

热门部署主题

聚焦 DeepSeek、Qwen、70B 大模型、GPU 集群、RAG 与网络等部署热点，快速定位方案。

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拆解数据接入、Embedding、检索、重排、生成和运维治理。

 NET AI 集群网络

对比 RoCE 与 InfiniBand，理解训练/推理集群的网络架构选择。

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医学影像 AI 平台GPU 服务器、训练推理一体化与多模态影像分析。

AI 基础设施主干

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服务器 GPU CPU 互联 网络 供电散热 存储 内存 DPU / SmartNIC

关于模型选型、算力估算与部署架构的高频问题，快速找到解答。

查看FAQ
01

70B 模型如何做部署规格规划？

从吞吐、上下文、并发和集群成本综合评估 70B 模型部署。

70B / GPU 集群 02

八张 GPU 为什么不是八倍算力?

从并行方式、通信开销、NVLink/PCIe 拓扑和模型规模出发

AI 服务器 03

DeepSeek R1 32B 怎么部署？

面向企业私有化和 PoC 阶段，判断模型、显存与推理服务配置。

DeepSeek 04

RAG 系统的算力规格怎么估？

区分检索、Embedding、重排和生成层，避免把所有预算压在 GPU 上。

RAG / 算力

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