基于INT8量化的DeepSeek-R1大模型高效部署方案研究
马小泉
徐啸峰
中通服咨询设计研究院有限公司 江苏南京 210019
摘要：针对大规模语言模型部署面临的高计算资源需求问题,以DeepSeek-R1模型为研究对象,文章提出基于INT8量化的高效部署方案.当前大模型部署需消耗大量硬件资源,对中小型企业构成显著成本压力.并通过融合INT8量化与分布式推理技术,设计混合精度量化策略,结合对称/非对称量化方法及KL散度校准算法,实现模型权重与激活值的8位整型转换.实验在昇腾910B平台验证表明,该方案将部署服务器数量减半,模型体积缩减约50％,推理速度提升30％以上,关键任务精度损失控制在7.2％以内.研究证实INT8量化可有效平衡计算效率与模型性能,为资源受限场景下的大模型部署提供可行解决方案.未来工作将探索单卡部署优化与动态量化技术,进一步降低硬件门槛.
关键词：DeepSeek模型昇腾910B昇腾AI平台模型量化INT8大语言模型
论文发表日期：2026-01-25
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 195-200 )