DeepSeek 的 R1 模型的推理延迟取决于多个因素，包括模型的架构、硬件配置和优化技术。 虽然 R1 模型的具体延迟指标尚未公开披露，但我们可以根据典型的大型语言模型 (LLM) 行为推断一般原则。 例如，延迟通常与模型大小（以参数衡量）、输入提示的复杂性和可用的计算资源相关。 像 R1 这样的模型，可能针对效率进行了优化，可能会使用量化（降低权重的数值精度）或动态批处理等技术来最大限度地减少延迟。 在 NVIDIA A100 或 H100 等现代 GPU 上，经过良好优化的 LLM 可以在每个 token 上实现几十到几百毫秒的延迟，具体取决于具体情况。
影响延迟的一个关键因素是模型的并行化策略。 例如，使用张量或流水线并行在多个 GPU 上拆分的模型可以通过分配计算来减少延迟。 但是，如果管理不当，设备之间的通信开销会抵消这些收益。 DeepSeek 的 R1 可能会采用优化的内核（自定义 GPU 操作）或 TensorRT 或 FasterTransformer 等框架来加速基于 Transformer 的模型中计算密集型的矩阵乘法和注意力机制。 此外，重复 token 的缓存注意力或推测解码（提前预测多个 token）等技术可以进一步减少延迟。 对于开发人员来说，这些优化意味着延迟不仅仅取决于原始硬件能力，还取决于软件层面的效率。
要评估 R1 在实践中的延迟，请考虑在受控条件下进行测试。 例如，在具有 512 个 token 输入的 A100 GPU 上对 7B 参数模型进行基准测试可能会产生大约 50-100 毫秒的每个输出 token 的延迟。 如果 R1 更大（例如，13B 或 70B 参数），则延迟将相应地扩展，除非优化可以缓解这种情况。 开发人员可以通过分析类似的模型或使用 PyTorch 的 Profiler 等工具来识别瓶颈来近似延迟。 最终，DeepSeek 的文档或 API 基准测试将提供最准确的数字，但了解这些变量有助于开发人员优化部署 - 例如，通过选择适当的硬件、启用混合精度推理或调整批量大小以平衡延迟和吞吐量。