憑借卓越性能表現與先天開源優勢，DeepSeek正迅速成為全球擴展大模型應用實踐的一大“圓心”。作為英特爾在GPU領域的重要布局，英特爾銳炫?顯卡既是游戲黨與視頻生產力工作者的新歡，也可用作計算卡，對DeepSeek提供加速支持，為企業用戶部署相關AI應用提供一條全新的高價性比實現路徑。具體來說，就是與英特爾? 至強? 可擴展處理器或英特爾? 至強? W處理器搭配，以多卡配置的型態來運行和加速DeepSeek推理任務。

本文將在DeepSeek-R1- Distill-Qwen-32B推理場景下，以面向企業級應用且成本最低可控制在5-6萬元人民幣的4 路英特爾銳炫? A770顯卡 + 至強? W處理器的解決方案為例，詳細闡述搭建硬件環境、配置驅動與軟件、優化參數設置等步驟，手把手教大家部署和配置這一方案。

1. 軟硬件安裝配置與初始化

1.1 硬件安裝配置

硬件配置

處理器：英特爾? 至強? W 處理器（可選20核/24核/28核/32核）

內存：8 x 32GB DDR5-3200

存儲：2TB M.2 固態盤

電源：≥2000瓦

GPU：4 x英特爾銳炫? A770顯卡

BIOS：設置Re-Size BAR Support為[Enabled]

圖. 安裝4路英特爾銳炫? A770顯卡的AI工作站

在BIOS設置中，將Re-Size BAR Support設為[Enabled]

1.2 軟件安裝配置

軟件配置

操作系統：Ubuntu22.04.1 LTS

內核：6.5.0 - 35 - general

驅動程序：23.43.27642.67

vLLM Serving：intelanalytics/ipex-llm-serving-xpu:b11

安裝操作系統Ubuntu22.04.1 LTS（鏡像文件可訪問https://old-releases.ubuntu.com/releases/22.04.1/ubuntu-22.04.1-desktop-amd64.iso獲取）。

進行硬件驗證，你要為每塊 GPU 顯卡都配備足額功耗來保證其工作正常。安裝完操作系統后，可通過以下命令檢查英特爾銳炫? A770顯卡是否正常加載：

~$ lspci | grep 56a0

18:00.0 VGA compatible controller: Intel Corporation Device 56a0 (rev 08)

36:00.0 VGA compatible controller: Intel Corporation Device 56a0 (rev 08)

54:00.0 VGA compatible controller: Intel Corporation Device 56a0 (rev 08)

cc:00.0 VGA compatible controller: Intel Corporation Device 56a0 (rev 08)

在確保 APT 網絡已連接，且你的賬號已具有 sudo 權限的情況下，需嚴格按以下步驟安裝驅動程序：

~$ wget -qO - https://repositories.intel.com/gpu/intel-graphics.key | sudo gpg --yes --dearmor --output /usr/share/keyrings/intel-graphics.gpg

~$ echo "deb [arch=amd64,i386 signed-by=/usr/share/keyrings/intel-graphics.gpg] https://repositories.intel.com/gpu/ubuntu jammy/lts/2350 unified" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/intel-gpu-jammy.list

~$ sudo apt update

如果內核版本不是6.5.0-35，則通過以下命令安裝6.5.0-35版本：

~$ sudo apt-get install -y linux-image-6.5.0-35-generic linux-headers-6.5.0-35-generic linux-modules-6.5.0-35-generic linux-modules-extra-6.5.0-35-generic

~$ sudo apt install intel-i915-dkms

~$ sudo vim /etc/default/grub

GRUB_DEFAULT="Advanced options for Ubuntu>Ubuntu, with Linux 6.5.0-35-generic"

~$ sudo update-grub

~$ sudo reboot

然后通過以下命令安裝計算、媒體和顯示運行時庫：

~$ sudo apt install -y intel-opencl-icd intel-level-zero-gpu level-zero intel-media-va-driver-non-free libmfx1 libmfxgen1 libvpl2 libegl-mesa0 libegl1-mesa libegl1-mesa-dev libgbm1 libgl1-mesa-dev libgl1-mesa-dri libglapi-mesa libgles2-mesa-dev libglx-mesa0 libigdgmm12 libxatracker2 mesa-va-drivers mesa-vdpau-drivers mesa-vulkan-drivers va-driver-all vainfo hwinfo clinfo

通過以下命令將當前用戶添加到 render 組：

~$ sudo gpasswd -a $(USER) render

~$ sudo newgrp render

驅動程序安裝完成后，建議使用以下命令進行驗證：

~$ clinfo | grep "Driver Version"

Driver Version 23.43.27642.67

1.3 在英特爾? 至強? W平臺上設置GPU的HDMI顯示

首先禁用 ast 卡：

~$ sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf

在文件底部添加“blacklist ast”：

~$ sudo update-initramfs -u

然后將窗口系統配置為wayland模式：

~$ sudo vim /etc/gdm3/custom.conf

將WaylandEnable設置為true：

完成后更新初始RAM文件系統（initramfs）并重啟系統，然后將HDMI線插入第一塊英特爾銳炫? A770顯卡即可完成顯示終端設置。

]# sudo update-initramfs -u

~$ sudo reboot

1.4 監控工具xpu-smi安裝

可根據xpumanager repo安裝用于監控和管理 XPU設備狀態信息的xpu-smi 工具。下載xpumanager并執行以下命令：

~$ wgethttps://github.com/intel/xpumanager/releases/download/V1.2.27/xpu-smi_1.2.27_20240103.051106.5eeb3f13.u22.04_amd64.deb--no-check-certificate

~$ sudo apt install ./xpu-smi_1.2.27_20240103.051106.5eeb3f13.u22.04_amd64.deb

~$ xpu-smi discovery

結果顯示如下：

大模型服務與聊天機器人演示

2.1容器（Docker）安裝及服務設置

用戶可通過 Docker，在英特爾銳炫? A770顯卡上使用 IPEX-LLM開展 vLLM 服務。Docker的安裝可參考：https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/

通過以下命令，設置CPU主頻至最大睿頻，并將顯卡鎖頻至2.4GHz：

~$ apt-get install linux-tools-6.5.0-35-generic linux-cloud-tools-6.5.0-35-generic

# Query max turbo frequency, like W3445, Max Turbo Frequency is 4.8GHz:

~$ sudo cpupower frequency-set -d 4.8GHz

~$ sudo xpu-smi config -d 0 -t 0 --frequencyrange 2400,2400

~$ sudo xpu-smi config -d 1 -t 0 --frequencyrange 2400,2400

~$ sudo xpu-smi config -d 2 -t 0 --frequencyrange 2400,2400

~$ sudo xpu-smi config -d 3 -t 0 --frequencyrange 2400,2400

2.2 安裝并啟動vLLM服務

下載并安裝以下vllm版本：

~$ docker pull intelanalytics/ipex-llm-serving-xpu:2.2.0-b11

從https://hf-mirror.com下載LLM模型到本地文件夾中（例如：/home/worker/LLM）。

從https://hf-mirror.com/collections/deepseek-ai/deepseek-r1-678e1e131c0169c0bc89728d下載蒸餾版模型。

將以下腳本放入/home/intel/Demo-4xArc中的 bachkend-ipex-docker.sh文件（以下操作都以DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B版為例）：

將以下腳本放入vllm-deepseek-r1-distill-qwen-32b-openaikey.sh文件:

然后啟動容器和vLLM 服務：

~$ sudo bash backend-ipex-docker.sh

~$ docker exec -it ipex-llm-b11 bash

~$ cd workspace & bash vllm-deepseek-r1-distill-qwen-32b-openaikey.sh

如下日志表明DeepSeek推理服務已啟動成功：

2.3 使用Chatbox AI進行性能測試

開發者可以在本地使用Chatbox AI進行LLM推理性能測試。如DeepSeek推理服務IP為192.168.10.110，在Windows PowerShell中執行以下命令并輸入密碼，將遠程服務端口映射到本地：

User> ssh -L 8001:localhost:8001 [email protected]

打開Chatbox AI的Url（https://web.chatboxai.app/）

選擇 “User My Own API Key / Local Model”，點擊 “Add Custom Provider”，并根據下圖所示進行配置，手動輸入DeepSeek整流的模型名稱等信息：

由此，使用者可以在Chatbox AI中向大語言模型提問，測試其推理性能：

vllm服務日志能夠顯示當前的性能狀況，如圖中所示，基于多路英特爾銳炫? A770顯卡的推理服務一直有著30+ tokens/s的性能表現。

創新不止步：全新24GB銳炫? 顯卡與滿血版DeepSeek R1方案正在路上

本部署指南雖然是圍繞4路英特爾銳炫? A770顯卡的方案展開，且以DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B版為例，但我們的實踐探索并未局限于此。

一方面，該解決方案可對DeepSeek各個蒸餾版提供同樣靈活的支持。使用者可通過調整輸入模型名稱，以及設定并行使用的顯卡數量來進行調整（使用--tensor-parallel-size參數來控制）。

另一方面，多路英特爾銳炫?顯卡 + 英特爾? 至強? 可擴展處理器 /至強? W處理器方案的關鍵目標，還是鎖定在DeepSeek- R1-671B這一性能巔峰版本上，其配置與優化方法很快就會與大家見面。預計其技術路徑會同時覆蓋基于KTransformer，能更充分發揮至強? 處理器內置AI加速技術AMX潛能的方案，以及GPU配置密度更高的單機16路英特爾銳炫? 顯卡的方案。

另一個值得期待的進展，就是專為生產力應用打造的新一代英特爾銳炫? 顯卡 B580 24G顯存版本也正向我們走來，其4張卡即可提供96GB的顯存容量，意味著用戶可在單機中更輕松地部署更大參數量的DeepSeek服務（例如DeepSeek- R1-671B版本），進而能在實戰中以較低的成本和較為便捷的部署方式，開啟不縮水的DeepSeek服務。

審核編輯 黃宇