凭借卓越性能表现与先天开源优势，DeepSeek 正迅速成为全球扩展大模型应用实践的一大 “圆心”。作为英特尔在 GPU 领域的重要布局，英特尔锐炫™ 显卡既是游戏党与视频生产力工作者的新欢，也可配合 CPU 构成易部署、易使用和易于优化的一体机平台，对 DeepSeek 提供加速支持，为企业用户在实际业务环境中，更靠近推理需求发生的地方便捷地部署相关算力与应用，提供一条全新的高价性比实现路径。具体来说，就是用基于英特尔® 至强® 可扩展处理器或英特尔® 至强® W 单路处理器搭配多显卡的配置，以一体机型态来运行和加速 DeepSeek 推理任务。
本文将在 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 推理场景下，以面向企业级应用且成本最低可控制在 5-6 万元人民币的一体机参考方案（4 路英特尔锐炫™ A770 显卡 + 至强® W 处理器）为例，详细阐述其搭建硬件环境、配置驱动与软件、优化参数设置等步骤，手把手教大家进行部署和配置。
1. 软硬件安装配置与初始化
1.1 硬件安装配置
• 在 BIOS 设置中，将 Re-Size BAR Support 设为 [Enabled]
![在 BIOS 设置中，将 Re-Size BAR Support 设为 [Enabled]](https://intelcorp.scene7.com/is/image/intelcorp/25-cmf428-image2-infographic:1920-1080?wid=1648&hei=927&fmt=webp-alpha)
1.2 软件安装配置
• 安装操作系统 Ubuntu22.04.1 LTS
（镜像文件可访问 https://old-releases.ubuntu.com/releases/22.04.1/ubuntu-22.04.1-desktop-amd64.iso 获取）。
• 进行硬件验证，你要为每块 GPU 显卡都配备足额功耗来保证其工作正常。安装完操作系统后，可通过以下命令检查英特尔锐炫™ A770 显卡是否正常加载：
~$ 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)
• 在确保 APT 网络已连接，且你的账号已具有 sudo 权限的情况下，需严格按以下步骤安装驱动程序：
~$ 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
• 如果内核版本不是 6.5.0 - 35，则通过以下命令安装 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
• 然后通过以下命令安装计算、媒体和显示运行时库：
~$ 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
• 通过以下命令将当前用户添加到 render 组：
~$ sudo gpasswd -a $(USER) render ~$ sudo newgrp render
• 驱动程序安装完成后，建议使用以下命令进行验证：
~$ clinfo | grep "Driver Version" Driver Version 23.43.27642.67
1.3 在英特尔® 至强® W 平台上设置 GPU 的 HDMI 显示
• 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
• 然后将窗口系统配置为 wayland 模式：
~$ sudo vim /etc/gdm3/custom.conf
• 将 WaylandEnable 设置为 true：
• 完成后更新初始 RAM 文件系统 (initramfs) 并重启系统，然后将 HDMI 线插入第一块英特尔锐炫™ A770 显卡即可完成显示终端设置。
~$ sudo update-initramfs -u ~$ sudo reboot
1.4 监控工具 xpu-smi 安装
• 可根据 xpumanager repo 安装用于监控和管理 XPU 设备状态信息的 xpu-smi 工具。下载 xpumanager 并执行以下命令：
~$ wget https://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
• 结果显示如下：
2. 大模型服务与聊天机器人演示
2.1 容器 (Docker) 安装及服务设置
• 用户可通过 Docker，在英特尔锐炫™ A770 显卡上使用 IPEX - LLM 开展 vLLM 服务。
Docker 的安装可参考：https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/
• 通过以下命令，设置 CPU 主频至最大睿频，并将显卡锁频至 2.4 GHz：
~$ 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 安装并启动 vLLM 服务
• 下载并安装以下 vLLM 版本：
~$ docker pull intelanalytics/ipex-llm-serving-xpu:2.2.0-b11
• 从 https://hf-mirror.com 下载 LLM 模型到本地文件夹中（例如：/home/worker/LLM）。
• 从 https://hf-mirror.com/collections/deepseek-ai/deepseek-r1-678e1e131c0169c0bc89728d 下载蒸馏版模型。
• 将以下脚本放入 /home/intel/Demo-4xArc 中的 bachkend-ipex-docker.sh 文件（以下操作都以 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 版为例）：
• 将以下脚本放入 vllm-deepseek-r1-distill-qwen-32b-openaikey.sh 文件：
• 然后启动容器和 vLLM 服务：
~$ 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 推理服务已启动成功：
2.3 使用 Chatbox AI 进行性能测试
• 开发者可以在本地使用 Chatbox AI 进行 LLM 推理性能测试。如 DeepSeek 推理服务 IP 为 192.168.10.110，在 Windows PowerShell 中执行以下命令并输入密码，将远程服务端口映射到本地：
User> ssh -L 8001:localhost:8001 worker@192.168.10.110
• 打开 Chatbox AI 的 Url (https://web.chatboxai.app/)
• 选择 “User My Own API Key / Local Model”，点击 “Add Custom Provider”，并根据下图所示进行配置，手动输入 DeepSeek 整流的模型名称等信息：
• 由此，使用者可以在 Chatbox AI 中向大语言模型提问，测试其推理性能：
• vLLM 服务日志能够显示当前的性能状况，如图中所示，基于多路英特尔锐炫™ A770 显卡的推理服务一直有着 30+ tokens/s 的性能表现。
3. 创新不止步：全新锐炫™ 显卡大显存版本与满血版 DeepSeek R1 方案正在路上
本部署指南虽然是围绕 4 路英特尔锐炫™ 显卡 + 至强® W 处理器的一体机方案展开，且以 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 版为例，但我们的实践探索并未局限于此。
一方面，该方案可对 DeepSeek 各个蒸馏版提供同样灵活的支持。使用者可通过调整输入模型名称，以及设定并行使用的显卡数量来进行调整（使用 --tensor-parallel-size 参数来控制）。
另一方面，更多路英特尔锐炫™ 显卡 + 英特尔® 至强® 6 处理器 /至强® W 处理器的一体机方案的关键目标，已锁定在 DeepSeek-R1-671B 这一性能巅峰版本上，其配置与优化方法很快就会与大家见面。预计其技术路径会同时覆盖基于 KTransformer，能更充分发挥至强® 处理器内置 AI 加速技术 AMX 潜能的方案，也会涉及通过更多锐炫™ 显卡来实现更高任务或服务并发度的方案。
另一个值得期待的进展，就是专为生产力应用打造的新一代英特尔锐炫™ 显卡大显存版本也正向我们走来，这意味着用户有望在单机中更轻松地部署更大参数量的 DeepSeek 服务（例如 DeepSeek- R1-671B 版本），进而能在实战中以较低的成本和较为便捷的一体机部署方式，开启不缩水的 DeepSeek 服务。