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隨著Deepseek大模型的橫空出世，預(yù)計對整個工業(yè)領(lǐng)域會產(chǎn)生顛覆性的影響力，尤其針對邊緣部署部分獨創(chuàng)動態(tài)剪枝與量化技術(shù)，DeepSeek大模型支持在邊緣設(shè)備低功耗運行（最低適配5 TOPS算力硬件），推理速度提升3倍。

研華選擇了多款基于英偉達(dá)技術(shù)邊緣AI產(chǎn)品，針對目前DeepSeek-R1 系列的蒸餾模型，從1.5B~32B，進(jìn)行了對應(yīng)機型測試，下面讓我們來看下最新測試數(shù)據(jù)！

微型邊緣端推理應(yīng)用（算力100 TOPS）：

推薦型號：

基于ARM平臺AI Box：ICAM-540 /MIC-711 / MIC-713

支持DeepSeek-R1蒸餾模型版本：

? DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

? DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

? DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B

測試型號：MIC-711 

*同時在MIC-711-OX4A 開啟了Super Mode來跑同樣的模型, 在整體效能上有提升了 

將近25%, 這也表示了 Jetson super mode在AI應(yīng)用上有明顯的效能增強。 

邊緣端推理應(yīng)用（算力100-500 TOPS）

推薦型號：

基于ARM平臺Edge AI Box：MIC-732/MIC-733/736

基于X86平臺 Edge AI Box：MIC-770V3

Edge AI 服務(wù)器 ：HPC-6240/HPC-7420/SKY-602E3 （支持1-4張GPU卡） 

支持DeepSeek-R1蒸餾模型版本：

? DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

? DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

? DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

? DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 

測試型號：MIC-770V3 

*DeepSeek-R1:32b于此系統(tǒng)配置下使用約18GB VRAM，可正常運行，但相同LLM model放在較高階顯卡上測試時VRAM使用達(dá)到21GB 故猜測模型會自動調(diào)整參數(shù)降低VRAM使用量，但在效能會有其影響。

高性能邊緣AI服務(wù)器（算力500-1000+ TOPS）

推薦型號：

Edge AI 服務(wù)器 ：HPC-6240 /HPC-7420/SKY-602E3  （支持1-4張GPU卡）

支持DeepSeek-R1蒸餾模型版本：

?DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

?DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

?DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 

測試型號：SKY-602E3

研華全棧式邊緣AI平臺，以“邊緣原生智能”重塑工業(yè)生產(chǎn)力

研華打造了全棧式邊緣AI硬件矩陣，從微端到邊緣云：包括AI模塊、AI板卡、AI 加速卡、AI 嵌入式和工業(yè)平臺，AI邊緣平臺、邊緣AI服務(wù)器，乃至邊緣整機柜服務(wù)器。算力范圍從5 TOPS至2000+TOPS，用戶可根據(jù)業(yè)務(wù)場景靈活選型，實現(xiàn)精度與效率的最佳平衡。研華希望與伙伴攜手，以“邊緣原生智能”重塑工業(yè)生產(chǎn)力！ 

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