GPU 驱动兼容性要求

部署 DeepSeek-V3.2-Exp DSA 需要确保 GPU 驱动版本满足以下最低要求：

• NVIDIA 驱动版本：≥ 515.65.01（推荐 525.60.13 或更高）
• CUDA 工具包：≥ 11.7（推荐 12.1 或更高）
• cuDNN：≥ 8.5.0（推荐 8.9.5）

支持以下 GPU 架构：

• NVIDIA Ampere（RTX 30/40 系列，A100, H100 等）
• NVIDIA Turing（RTX 20 系列，T4 等）
• NVIDIA Volta（V100 等）

驱动安装与验证

检查当前驱动版本：

nvidia-smi

输出应包含驱动版本、CUDA 版本及 GPU 型号信息。

更新 NVIDIA 驱动（Linux）：

sudo apt-get install --install-recommends nvidia-driver-535

安装 CUDA 和 cuDNN：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.0/local_installers/cuda_12.1.0_530.30.02_linux.run
sudo sh cuda_12.1.0_530.30.02_linux.run

cuDNN 需从 NVIDIA 官网下载并手动安装。

常见兼容性问题

• 驱动版本过低：导致模型加载失败或性能下降，需升级至推荐版本。
• CUDA/cuDNN 不匹配：确保 CUDA 版本与驱动版本兼容（参考 NVIDIA 官方文档）。
• 旧架构 GPU（Maxwell/Pascal）：DeepSeek-V3.2-Exp DSA 不再支持，需更换至 Turing/Ampere 架构。

容器化部署支持

支持 NVIDIA Container Toolkit（Docker 运行时需启用 --gpus all）：

docker run --gpus all deepseek/deepseek-v3.2-exp-dsa:latest

确保主机驱动版本 ≥ 容器内驱动要求。

性能优化建议

• 启用 FP16/Tensor Cores（Ampere/Turing GPU）：在模型配置中设置 torch_dtype=torch.float16。
• 调整 GPU 内存分配：使用 CUDA_VISIBLE_DEVICES 控制多卡负载。
• 监控 GPU 使用率：通过 nvtop 或 nvidia-smi -l 1 实时查看显存占用。