背景

近年來，人工智能領(lǐng)域迎來“大模型革命”，以GPT、LLaMA為代表的大語言模型（LLM）在自然語言理解、內(nèi)容生成、邏輯推理等方面展現(xiàn)出強(qiáng)大能力，成為推動產(chǎn)業(yè)智能化升級的核心引擎。然而，傳統(tǒng)國際大模型依賴境外訪問方式（如VPN）及付費(fèi)使用模式，應(yīng)用門檻較高。2025年1月 DeepSeek-R1的發(fā)布徹底改變了這一局面，性能比肩GPT-4,支持本地化部署，用戶的關(guān)鍵數(shù)據(jù)無需上傳云端，保障數(shù)據(jù)安全的同時大幅降低使用門檻。

用戶痛點(diǎn)：

1. DeepSeek 服務(wù)器的硬件配置應(yīng)如何選擇？

2. 服務(wù)器部署DeepSeek大模型后應(yīng)如何使用？如何發(fā)揮大模型的能力？

3. 受美國商務(wù)部對NVIDIA GPU的禁售限制，是否可采用國產(chǎn)GPU進(jìn)行替代？

解決方案

金品 KG4208-H74 是一款國產(chǎn)化服務(wù)器，搭載兩顆 48 核國產(chǎn) C86 處理器及 8 張國產(chǎn) GPU 加速卡（單卡顯存 64GB，BF16 算力 240 TFLOPS），整機(jī) BF16 算力達(dá) 1920 TFLOPS。該服務(wù)器預(yù)裝國產(chǎn)麒麟 V10 操作系統(tǒng)、開源深度學(xué)習(xí)框架和 DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 大模型，可支持 170 個用戶并發(fā)訪問，滿足 2000 人規(guī)模企業(yè)的應(yīng)用需求。

金品KG4208-H74國產(chǎn)服務(wù)器 

方案特點(diǎn)：

1. 金品 KG4208-H74 服務(wù)器深度適配國產(chǎn) GPU 加速卡、開源 VLLM 框架及 DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B大模型，通過軟硬件協(xié)同優(yōu)化，整機(jī)吞吐量可達(dá) 6700 Token/s，有效解決用戶選型困難。

2. 金品 KG4208-H74 大模型一體機(jī)預(yù)裝國產(chǎn)麒麟操作系統(tǒng)，部署 DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 大模型，并預(yù)置金品自研知識庫系統(tǒng)。用戶上傳企業(yè)私有知識后，即可利用大模型進(jìn)行本地化問答，有效規(guī)避云端數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險。該方案實現(xiàn)軟硬件一體化本地部署，私有知識庫問答準(zhǔn)確率超過 90%。

3. 金品 KG4208-H74 實現(xiàn)軟硬件全棧國產(chǎn)化，確保自主可控。其采用國產(chǎn)海光 C86 架構(gòu)處理器，在滿足國產(chǎn)化要求的同時具備優(yōu)異的軟件兼容性與強(qiáng)勁性能；搭載國產(chǎn) GPU 加速卡，提供高達(dá) 1920 TFLOPS（BF16）的算力，在大模型推理場景下性能可達(dá) NVIDIA A100 的 80%，處于國內(nèi)領(lǐng)先水平。

金品KG4208-H74大模型一體機(jī)系統(tǒng)架構(gòu)：

客戶收益

1. 開箱即用：

預(yù)裝國產(chǎn)麒麟操作系統(tǒng)、DeepSeek-R1 大模型及自研知識庫系統(tǒng)，免去復(fù)雜環(huán)境部署；

支持企業(yè)私有數(shù)據(jù)一鍵上傳，分鐘級構(gòu)建專屬AI問答能力，大幅降低技術(shù)門檻。

2. 性能優(yōu)化，高準(zhǔn)確率：

軟硬件協(xié)同優(yōu)化實現(xiàn) 6700 Token/s 高吞吐量，響應(yīng)速度提升 40% 以上；

私有知識庫問答準(zhǔn)確率 超 90%，滿足合同審批、智能客服等高精度業(yè)務(wù)需求。

3. 自主可控，安全合規(guī)：

全棧國產(chǎn)化硬件（海光 C86 處理器 + 國產(chǎn) GPU）及操作系統(tǒng)，徹底規(guī)避供應(yīng)鏈風(fēng)險；

數(shù)據(jù)本地化處理，敏感業(yè)務(wù)零上云，100% 符合等保 2.0/數(shù)據(jù)安全法要求。

4. 高效擴(kuò)展，降本增效：

單機(jī)支持 170 用戶并發(fā)，滿足 2000 人規(guī)模企業(yè)全場景應(yīng)用（如智能寫作、會議紀(jì)要生成）；國產(chǎn) GPU 算力達(dá) NVIDIA A100 的 80%，推理成本降低 50%，TCO 下降 35%。