腾讯云 SA9 CPU 服务器硬刚 deepseek-r1-671b 满血版

背景

不久前腾讯玄武实验室分享了一篇名为《DeepSeek-671B纯CPU部署经验分享》文章，再次引爆了大家用CPU跑大模型的热情。正好博主观察到腾讯云也发布了新一代的SA9服务器，忽然想到一个主意：试试用 DeepSeek-R1-Q8_0 虐一下 SA9 ？

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惯例，先介绍下今天的主角和配角：

• 腾讯云第九代实例（S9/S9e/SA9/SA9e）依托星星海自研服务器，整机性能相比上一代提升达20%-41%；依托玄灵智能网卡，全系实例支持高达6750万PPS。参考文档：https://cloud.tencent.com/act/pro/gen9
• 云原生构建（Cloud Native Build，CNB）是新一代开发者工具，为开发者提供代码托管、流水线、云上开发空间、制品管理等能力。基于 Docker 生态，对环境、缓存、插件进行抽象，通过声明式的语法，帮助开发者以更高效的方式构建软件。

购买服务器

由于双路NUMA节点的跨节点访问会导致内存带宽严重劣化，所以本次在广州地域开了一台384核心1152GB内存的SA9服务器（确保只分配一路CPU），使用debian-12镜像，附加2T数据盘挂载到/opt目录。

PS：据悉cnb.cool主节点部署在腾讯云广州地域，可以获得内网下载速度加持。

准备运行环境

• git 用于从cnb.cool下载大模型文件
• docker 用于免编译运行玄武实验室修改版llama.cpp

apt install git git-lfs
wget -O- https://get.docker.com | sh

启动测试环境

• 脚本使用 cnb.cool 提供的DeepSeek-R1-Q8_0模型文件及玄武实验室魔改版llama.cpp来加速下载和推理。
• 脚本中-t 192和-tb 384参数分别指定生成和预填充时的核心数量，一般情况下生成使用超线程是负优化，预填充使用超线程可以提高速度，参考文章 https://github.com/ggml-org/llama.cpp/tree/master/examples/server

cd /opt

git lfs clone https://cnb.cool/tdp/pioneer/DeepSeek-R1-Q8_0.git

docker pull docker.cnb.cool/ai-models/deepseek-ai/deepseek-r1-gguf/dev-env:latest
docker image tag docker.cnb.cool/ai-models/deepseek-ai/deepseek-r1-gguf/dev-env:latest xllama

docker run -it --rm --net host -v /opt/DeepSeek-R1-Q8_0:/opt xllama \
    /app/llama.cpp/build/bin/llama-server \
        -m /opt/DeepSeek-R1-Q8_0/DeepSeek-R1.Q8_0-00001-of-00015.gguf \
        -t 192 -tb 384 \
        -c 16384 -np 1 \
        --jinja --chat-template-file /app/llama.cpp/models/templates/llama-cpp-deepseek-r1.jinja \
        --cache-type-k q8_0 \
        --host 0.0.0.0 \
        --port 8080

实验结果分析

• 虽然已经加速了，但模型文件下载和加载仍然消耗了大量的时间，需要耐心或者Money加持～～
• 推理速度超出预期，输出速度最高可达6.52tps（没有其他调优，据产品介绍可以达到7tps以上）

测试结果

开箱视频回放

视频号没办法放链接，扫码到回放里看吧，3小时开箱全程高能

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