首先还是要说明的是，我们部署的是DeepSeek-R1蒸馏模型，而不是DeepSeek-R1 671B。老实说，671B的满血版确实超出普通玩家的范畴了，和个人范畴内的“性价比”更是毫不相关。不过，蒸馏模型还是能做不少事情的，比如用于翻译服务，而且本地部署有很多好处，除了老生常谈的隐私问题外，还能避免“服务器繁忙，请稍后再试”这种情况发生。
然而就算是蒸馏模型，对于显卡的要求也是相当高。这里不说DeepSeek-R1蒸馏模型中最大的DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B了，就算是排第二的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B，要想单卡运行的话您至少需要一张RTX 5090或者RTX 4090。考虑到它俩现时的价格，这仍然算不上是很“性价比”。那么，还有什么便宜大碗的方案呢？
那当然还是有的，而且可能比买二手显卡这事还要稳——两张英特尔锐炫A770 16GB便是个值得尝试的方案。别被双卡这个概念吓到，以显存容量去评判的话，两张锐炫A770加一块也就3600元，可是要比RTX 4070还要实惠。唯一有要求的可能是您的主板和电源，前者是PCIe速度，后者自然是两张A770的功耗了。
“大显存支持：16GB GDDR6显存（显存带宽560GB/s）为大型模型训练和推理提供了充足的资源，尤其适合需要高显存容量的AI应用和内容创作场景。”——节选自DeepSeek-R1对锐炫A770 16GB的评价。
测试平台
本次测试的平台是英特尔大全套，处理器是酷睿Ultra 9 285K。其实在这次测试中，CPU反而不太重要，拿颗酷睿Ultra 5也行。重点反而是主板，最好选一些两个PCIe 5.0 x8插槽的主板。
您也许会问为什么我给出这样的建议但是却用了技嘉Z890 AORUS MASTER这块配置为PCIe 5.0 x16（CPU）、PCIe 4.0 x1（芯片组）和PCIe 4.0 x4（芯片组）各一个的主板。原因也很简单，本来打算用的Z890主板的Killer网卡比较新，在本次系统里似乎暂时缺乏驱动支持，于是就这样了。
前期准备
目前这个方案只能在Linux环境下面用，因此安装系统便成了首先要解决的问题。根据英特尔树外驱动的要求，我安装了Ubuntu 22.04.1（内核是Kernel 6.5.0-35-generic）。因为Linux基本离不开终端操作，所以接下来我会说得简要一点，毕竟要把一大段命令当成正文颇有种水字数的感觉，不利于阅读（我就假定在读本文的各位和我一样略懂点Ubuntu就好了，反正也就用到sudo apt install这些命令）。
装完系统之后便是树外驱动了。反正照着英特尔的文档添加软件源，然后装上intel-i915-dkms和intel-fw-gpu这两个软件包，把当前用户分到渲染组就可以了。
重启后，用lspci或者xpu-smi（这个需要额外安装）可以看到两张锐炫A770 16GB已经就位。至于多出来的那个non-VGA设备则是酷睿Ultra的NPU，不用去管它。
接下来的操作就很简单了，毕竟我们是通过docker来运行前后端的，如果玩过NAS的话应该知道docker有多好用——只要您有一个足够良好的网络。不过我们有现成的镜像和脚本，倒不用进行拉取这一步，如果您要照做的话，请拉取open-webui（前端）和intelanalytics/ipex-llm-serving-xpu:2.2.0-b12-client（后端）这两个镜像。脚本的话可以结合最下面的链接，同时参考下面的截图。
这里顺便说一下ipex-llm是什么，它是一个为英特尔GPU打造的LLM加速库，支持核显、锐炫独立显卡和数据中心显卡等设备，并已经和llama.cpp、Ollama和vLLM等框架无缝集成。
最后是AI模型DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-AWQ，这个用huggingface-cli下载就行。记得把环境变量改成镜像站hf-mirror.com，可以提高下载速度；还有就是把模型下到本地文件夹里面，不使用huggingface-cli的缓存系统。
对了，如果您不打算更改上面的脚本内容，这里建议把下载的所有东西都扔到根目录下的/model文件夹中。
参考阅读1：树外驱动安装《Installing Data Center GPU: LTS Releases》
参考阅读2：通过docker部署AI服务《vLLM Serving with IPEX-LLM on Intel GPUs via Docker》
实际体验
准备工作完了之后，接下来就非常简单了，用脚本启动前后端容器，并启动后端应用即可。
在本地机上访问127.0.0.1:8080就能见到Open WebUI的主界面了，这个服务是对局域网开放的，所以我们也可以用连到同一个网络的设备去访问它，比如手机和平板。
接下来的界面相信大家就很熟悉了，就和平时用的网页chatbot一样。只不过这一次所有的服务都运行于本地，不受网络波动的影响，拔掉路由器的WAN口也一切如常。
来看看它的运行速度。单个用户访问时，平均生成速度在26 tokens/s左右。在上图的演示里面，我们让它用HTML写了个贪吃蛇，完成后右侧就出现了窗口，可以马上进行游玩。另外，还可以根据需求叫AI修改代码，比如这次我叫它把贪吃蛇改成自动运行，这样截图会方便一点。
单用户使用
但这显然还不是这套平台的极限。我们试了试在三台设备（本机 + 另一台电脑 + 手机）上同时访问AI服务，平均生成速度可以达到66tokens/s。无论在哪台设备上，AI都没有出现卡壳的现象，输出文字的速度很快。
多用户使用
附加内容：如何切换模型？
正当我们体验DeepSeek-R1蒸馏模型的时候，国内另一家实力同样强劲的大模型团队通义发布了他们的推理模型QwQ-32B。该模型在AIME24、LiveBench等多个基准测试中表现出不弱于DeepSeek-R1 671B也就是满血版DeepSeek-R1的实力，更是要比上面运行的蒸馏模型要强得多。因此我们也在这里介绍一下如何把模型切换成QwQ-32B（以及其他你想体验的模型）。
来源：Qwen博客
首先还是用huggingface-cli把QwQ-32B的模型拖到/model文件夹中，我们这次选择的是QwQ-32B-AWQ，也就是用AWQ量化的版本。
接下来只需要修改上面图片中的ds.sh脚本就行，当然，这里建议直接复制一份并重命名为QwQ.sh再进行修改，便于日后操作。要修改的地方不多，就是前面两行的路径和命名而已。做好这部分工作后重启一下后端容器，用脚本启动即可。
我这里没有改名，直接保存了
至于QwQ-32B-AWQ在这套平台上的运行情况和蒸馏模型时类似，平均生成速度也是26 token/s。另外我们特意用xpu-smi监测了两张显卡的显存占用情况，每张显卡各消耗了14GB显存左右，合起来大约是28GB。如果要仅用一张卡处理这么大的模型，那预算真的要花上不少。
总结
总的来说，两张锐炫A770 16GB确实是一个性价比较高的本地部署AI方案。正如我在开头所说，不把二手设备算在内的话，现在3600元您真的很难买到一张NVIDIA或者AMD的大显存显卡，但是一口气买两张锐炫A770 16GB（甚至还是OC版）是完全有可能的，更进一步地说，由于单卡价格的足够实惠，你还可以买更多张去运行参数量更大的模型（当然，这时候主板和处理器会比锐炫A770要贵得多）。除了硬件上足够有性价比外，我们还要强调一下软件上的优势：锐炫显卡有着来自英特尔完善的驱动和加速库支持，部署时docker镜像一拉就完事，然后运行时双卡都能拼尽全力，这些点也是相当重要的。
接下来也说说这个方案的一些注意的点。首先就是功耗和发热了，虽然您不会每分钟都向AI提问，但是如果把它当作一台全时运行的AI服务器的话，累积下来的耗电（还有制造的热量）还是挺“可观”的。其次就是部署的难度问题，如果您不是从事计算机方面的工作，用Ubuntu这些Linux发行版还是一件蛮有挑战性的事——事实上在测试过程中，我也因为太久没捣鼓路由器和NAS而忘掉一些命令的用法，只好不停地“--help”。
不过话说回来，这两种情况在未来都是可以改变的。英特尔表示在未来，玩家将可以用2块锐炫B580搭建AI服务器，以及加入对Windows 11的支持，对于绝大部分的玩家来说，后者尤其是好事。当然，如果你只是想简单体验英特尔硬件的AI性能，也可以直接下载英特尔AI Playground这个应用就是了。
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