DeepSeek-V4发布之后，模型侧的适配问题已经基本收敛，部署难点开始集中在基础设施层。
在实际测试过程中可以看到，模型“能运行”并不意味着系统“可用”，尤其是在长时间推理、多任务并发等场景下，系统层面的瓶颈会逐步显现。

从部署角度来看，DeepSeek-V4主要带来几方面变化。
一是显存占用结构发生变化。
模型权重之外，KV Cache和中间计算会持续占用资源，导致显存压力明显增加。这会直接影响单机部署能力，并提高多卡切分复杂度。

二是长上下文带来的系统压力。
在长序列场景下，KV Cache规模快速增长，内存与存储I/O成为关键瓶颈，推理延迟和吞吐都会受到影响。

三是推理负载形态变化。
由短请求转向长时间运行任务，多轮推理与多任务并发成为常态，这对系统稳定性和调度能力提出更高要求。

四是多卡部署对互联的依赖增强。
在多GPU环境中，带宽与通信延迟直接影响推理效率，调度策略也会影响资源利用率。

这些因素叠加之后，会出现一个比较典型的现象：
单卡测试结果与实际系统表现存在明显差异。
本质原因在于，单卡验证的是模型能力，而整机系统决定了资源是否能够被有效利用。
在这一背景下，我们针对DeepSeek-V4完成了两类整机方案适配。

国产方案基于赋创FG4812T-KS平台；
主要面向私有化部署与数据安全要求较高的场景。该方案支持多卡部署，并完成国产AI处理器的适配整合，更侧重系统稳定性与长时间运行能力，适用于金融、政务及科研等环境。

国际通用高性能方案基于赋创FG4812T-G4平台；
主要面向高并发推理与多模型服务场景。该平台支持多GPU部署，并适配新一代高带宽GPU架构，在推理吞吐、并发能力及资源利用率方面表现更稳定。

从实际测试情况来看，两类方案在不同负载下表现差异明显，核心取决于业务场景匹配，而非单一硬件指标。

在现有方案基础上，我们仍在持续推进优化工作，包括长上下文性能调优、多节点扩展能力验证以及高负载稳定性测试等。这些优化主要围绕系统层面展开，而不是单一硬件替换。

从部署经验来看，一个比较常见的问题是选型顺序错误。
更合理的流程应该是：
先确定业务负载类型与并发规模，再选择算力路线，最后确定具体硬件配置。

整体来看，DeepSeek-V4的部署问题，本质上已经从模型问题转向系统问题。
显存、带宽、互联和调度共同决定了最终性能表现，而整机架构是这些因素的载体。

FAQ（部署与选型）

Q1：DeepSeek-V4部署的核心瓶颈是什么？
A：主要集中在显存容量与存储/内存带宽，而非单纯GPU算力。

Q2：显存不足会带来什么问题？
A：需要进行多卡切分或模型并行，会增加通信开销，并影响推理延迟。

Q3：长上下文为什么会影响性能？
A：KV Cache规模随上下文增长，导致内存占用和I/O压力上升，从而影响吞吐与响应时间。

Q4：多卡部署的关键因素有哪些？
A：GPU间互联带宽、通信延迟以及任务调度策略。

Q5：国产方案与通用GPU方案如何选择？
A：取决于合规要求、性能需求及供应链环境，通常需要结合具体场景评估。

Q6：为什么整机架构比GPU更重要？
A：整机架构决定资源是否能够被有效利用，包括显存、带宽、互联和调度。

Q7：部署应该从哪一步开始？
A：建议先明确业务负载与并发规模，再进行算力选型与架构设计。