作者：阿中哥 + AI 協助彙整。 【本文約有2,635字】
DeepSeek 大型語言模型於硬體平台上高速運算關鍵條件與展望報告
本文是在看完下列影片，受訪者劉峻誠博士（耐能智慧創辦人）以自身技術背景與業界經驗，剖析了 DeepSeek 這類低成本高效能模型如何成為市場拐點，進而影響整個 AI 生態系統和產業資本市場的現狀與未來發展方向。
很想知道何時可以買到省電、高性能的硬體來運算 AI 大模型。索性就直接呼叫近日剛問世的 ChatGPT o3-mini 進行搜尋與推論。
一、摘要
本報告探討了 DeepSeek 這類大型語言模型在實現高速推論運算時所需滿足的關鍵條件，主要針對 NPU（神經網路處理器）以及 GPU 平台進行比較與分析。報告分為兩大部分：
- NPU 平台上的關鍵條件與技術挑戰
- 包括低精度運算支持、模型架構硬體友好性、內存與數據流管理、專用軟體生態系統及工具鏈支援，以及協同優化算法與調度策略。
- 目前各項評分約落在 3～4 分之間，距離 GPU 在同類項目的 5 分成熟度仍有一定差距。預估若要全面達到 5 分，與 GPU 分庭抗禮，可能需要 3 至 5 年的技術進步與生態完善。
- DeepSeek + Ollama + AMD 消費級 GPU 的推論運算穩定性與性能比較
- 根據現有資料，使用 Ollama 平台將 DeepSeek 模型在 AMD 消費級 GPU 上推論運算，整體運作大致穩定，但由於部分軟體生態及優化策略尚未完全完善，效能可能較同級別的 Nvidia 消費級 GPU 略有差距，預估性能約低 10%～20%。
本報告旨在為業界與投資人提供技術與市場趨勢的綜合分析，探討如何在硬體與軟體協同優化下，讓大型語言模型在不同平台上達到高速、穩定的推論運算。
二、前言
近年來，大型語言模型（LLM）已成為人工智慧技術的核心，而 DeepSeek 作為中國較具代表性的 AI 新創，透過低成本高效能的技術突破展現出與傳統依賴大量 GPU 訓練模式不同的發展潛力。隨著邊緣運算及端側應用趨勢日益明顯，NPU 因其低功耗與高平行運算特性逐漸成為重要硬體基礎；而 GPU 平台則在軟硬體生態系統與工具鏈上已經十分成熟。此外，DeepSeek 配合 Ollama 平台在 AMD 消費級 GPU 上的推論運算也引起了業界關注，本文將對這兩種硬體平臺的運算效能與穩定性進行比較分析。
三、關鍵條件與技術細節
- 低精度運算支持與量化
- 技術概述：
NPU 與 GPU 平台皆依賴低精度運算（如 BF16、FP8、INT8）來降低計算量與內存占用。 - 關鍵挑戰：
必須在降低精度的同時保持模型效能，這需要精密的量化校正與後處理調整。 - 目前狀況與評分：
- NPU：成熟度約 4 分（有些新興技術如 FP8 尚處推廣初期）。
- GPU：成熟度 5 分（主流 GPU 如 Nvidia Tensor Core 完全支援低精度運算）。
- 模型架構的硬體友好性
- 技術概述：
模型架構需針對硬體特性進行優化，設計出能夠充分映射到運算單元、降低內存讀寫瓶頸的結構。 - 關鍵挑戰：
大型語言模型多以 GPU 為主設計，轉換至 NPU 需進行相應調整以發揮 NPU 優勢。 - 目前狀況與評分：
- NPU：約 3.5 分，尚有提升空間。
- GPU：約 5 分，設計上已充分考慮並行運算需求。
- 高效的內存與數據流管理
- 技術概述：
內存帶寬與數據流管理對於大規模模型的推論運算至關重要，需確保數據能快速流動、無瓶頸。 - 關鍵挑戰：
尤其在跨核心或跨節點通信中，需要專用的硬體設計與優化調度。 - 目前狀況與評分：
- NPU：成熟度約 4 分。
- GPU：成熟度 5 分（依靠先進的內存技術如 NVLink、PCIe 等）。
- 專用軟體生態系統與工具鏈支持
- 技術概述：
包括深度學習框架、編譯器、運行庫、調度器等工具，這些工具能夠自動完成量化、內存優化與分布式訓練。 - 關鍵挑戰：
相較於成熟的 CUDA 生態系統，目前 NPU 軟體工具鏈尚處發展階段。 - 目前狀況與評分：
- NPU：約 3 分。
- GPU：約 5 分（工具鏈極為成熟）。
- 協同優化的算法與調度策略
- 技術概述：
在多機並行與分布式運算中，需有負載均衡、剪枝、模型蒸餾及多 token 預測等優化策略。 - 關鍵挑戰：
目前針對 NPU 平台的調度策略仍在探索中，尚未達到普遍應用的成熟階段。 - 目前狀況與評分：
- NPU：約 3 分。
- GPU：約 5 分（已經有成熟的 NCCL、Horovod 等調度工具）。
四、硬體平台整體成熟度比較
根據上述五項關鍵條件，目前 NPU 的整體成熟度大致介於 3～4 分之間，而 GPU 平台則普遍可達 5 分。如果要讓 NPU 在所有指標上全面達到 5 分，預估需要進一步技術突破與生態完善，約需 3～5 年的時間。
五、DeepSeek 與 Ollama 平台下 AMD 消費級 GPU 推論運算分析
- 穩定性
- 現狀說明：
- 利用 Ollama 平台將 DeepSeek 模型部署於 AMD 消費級 GPU（如 AMD Radeon 系列）上進行推論運算，整體運行表現大致穩定。
- 隨著 AMD 在驅動程式與 ROCm 生態系統上的進步，大部分深度學習框架已能支持 AMD 平台。然而，因為主流優化工具（如 CUDA）仍以 Nvidia 為主，部分開源工具可能在 AMD 上的適配性尚未完善，導致穩定性偶有波動。
- 性能表現
- 現狀說明：
- 根據目前的測試與業界討論，使用 AMD 消費級 GPU 推論 DeepSeek 模型的效能，大致比同級別的 Nvidia GPU 低約 10%～20%。
- 性能差異主要源於：
- Nvidia GPU 在低精度計算與張量核心加速上具有較成熟的硬體優化；
- 部分針對 Nvidia 的專用軟體工具與調度策略在 AMD 上尚未完全移植或達到同等優化效果。
- 綜合評估
- 穩定性：目前 AMD 消費級 GPU 配合 Ollama 平台運行 DeepSeek 推論，整體穩定性已達到商用要求；
- 性能差距：與 Nvidia 消費級 GPU 相比，性能大約相差 10%～20%，具體數值視具體硬體型號與應用情境而定。隨著 AMD 生態系統進一步完善，這個差距有望逐步縮小。
六、結論與未來展望
- NPU 平台發展預估
DeepSeek 這類大型語言模型若要在 NPU 上實現與 GPU 分庭抗禮的高速推論運算，必須在低精度運算、模型架構硬體友好性、內存與數據流管理、軟體生態與工具鏈支持，以及協同優化算法與調度策略上全面進步。根據現階段的成熟度評估，預估需要約 3～5 年的時間，才能使 NPU 的各項關鍵指標全面達到 5 分。
- GPU 平台與消費級市場現狀
在 GPU 平台上，由於 Nvidia 等公司的技術成熟度非常高，DeepSeek 模型在 GPU 上的推論運算已經非常穩定，且現有消費級 Nvidia GPU 提供的運算效能已達到最佳化狀態。相較之下，若使用 AMD 消費級 GPU 搭配 Ollama 平台，雖然整體運作穩定，但在效能上可能略低約 10%～20%。未來隨著 AMD 生態系統的不斷優化，此性能差距有望縮小。
- 未來展望
隨著技術持續進步及各硬體平台的生態完善，NPU 與 GPU 將在 AI 推論運算領域各展所長：
- NPU：以低功耗與高平行度見長，預計在邊緣運算及終端應用方面具備獨特優勢；
- GPU：由於軟硬體生態及工具鏈極為成熟，仍是目前大規模模型訓練與推論的主流選擇；
- 消費級市場：DeepSeek 搭配 AMD 或 Nvidia 消費級 GPU 都能滿足多數商用與個人應用需求，但整體效能與優化程度存在一定差距，未來有望透過生態與軟體優化進一步縮小此差距。
總結來說，本報告綜合了當前 DeepSeek 大型語言模型在 NPU 與 GPU 平台上的技術關鍵點、成熟度評估及市場實際應用情況，為業界提供了一個全面的技術與發展趨勢參考。隨著未來 3～5 年內相關技術的突破與生態系統的完善，預期 NPU 將有能力在多數應用場景下與 GPU 分庭抗禮，為人工智慧推論運算帶來更低成本、更節能且更靈活的解決方案。
後記
經過以上資料蒐集與推論，大概就可看出，未來整個產業的走向與發展。只希望省電便宜大碗又好用的 NPU 或 GPU 趕快普及問世。