H200 代表着英伟达 GPU 技术的最前沿，搭载先进架构与高达 1.5TB 的 HBM3e 显存，FP8 精度下算力飙升至 1.92 PetaFLOPS。在 DeepSeek 满血版部署里，处理超长篇文本生成或复杂多轮对话推理时，H200 凭借超大显存与超高带宽，让数据在显存与 GPU 核心间传输毫无阻滞。单卡每秒能轻松应对 50 - 80 个并发请求，每个请求处理 1500 - 2000 个 Token 也游刃有余，单卡每秒处理 Token 数可达 5000 - 8000 个。多卡集群借助高效分布式计算技术，能满足超大型云服务或科研机构对 DeepSeek 大规模、高并发的应用需求。

基于 Hopper 架构的 H100，拥有 800GB/s 的 HBM3 显存带宽，显存容量分为 80GB 或 40GB，FP8 算力高达 624 TFLOPS。在 DeepSeek 部署场景下，处理常规自然语言处理任务，若每个请求处理 1000 - 1500 个 Token，单卡每秒可处理 35 - 50 个并发请求。其强劲算力与显存带宽，能迅速读取与计算 DeepSeek 众多模型参数，单卡每秒处理 Token 数可达 3500 - 5000 个。多卡协作时，通过合理资源调度，H100 集群可为大规模用户提供稳定高效的推理服务，适用于对性能严苛的商业应用，如大型企业智能客服系统。

专为生成式 AI 推理优化的 H20，采用 Grace Hopper 架构，有 96GB 和 141GB HBM3 显存版本，FP8 精度算力为 48 TFLOPS。96GB 显存版本处理 DeepSeek 相关任务，自然语言处理场景中，每个请求处理 800 - 1200 个 Token 时，单卡每秒约处理 20 - 30 个并发请求，单卡每秒处理 Token 数可达 2000 - 3000 个。141GB 显存版本在应对并发推理请求时优势显著，在云服务场景下，单卡处理每个请求 800 - 1200 个 Token，每秒可处理 30 - 40 个并发请求，单卡每秒处理 Token 数可达 3000 - 4000 个。H20 适合对成本敏感又有一定性能要求的中小规模应用，像小型企业的文本生成服务。

基于安培架构的 A100，拥有 40GB 或 80GB 的 HBM2 显存，FP8 算力为 312 TFLOPS，在深度学习领域久经考验。部署 DeepSeek 满血版时，面对常见自然语言处理任务，若每个请求处理 500 - 1000 个 Token，单卡每秒可处理 25 - 35 个并发请求，单卡每秒处理 Token 数可达 2500 - 3500 个。多卡集群部署经优化通信与资源管理，能为中型规模应用提供可靠算力，适用于中等规模科研项目的模型推理。

A800 基于 A100 优化，同样采用安培架构，显存配置相似，但软硬件协同优化更具针对性。在 DeepSeek 部署中，性能与 A100 相近，特定场景更具优势。处理一般自然语言处理任务，每个请求处理 500 - 1000 个 Token 时，单卡每秒可处理 20 - 30 个并发请求，单卡每秒处理 Token 数可达 2000 - 3000 个。A800 适用于成本受限且对硬件兼容性有要求的应用场景，如部分对成本控制严格的互联网公司 AI 业务。

基于 Ada Lovelace 架构的 4090，拥有 24GB GDDR6X 显存，单精度浮点算力达 45 TFLOPS，虽面向消费级和专业工作站市场，但在深度学习推理有一定作用。因显存相对小，适合轻量级或成本敏感的 DeepSeek 部署。简单文本生成任务，每个请求处理 500 - 800 个 Token 时，单卡每秒可处理 10 - 15 个并发请求，单卡每秒处理 Token 数在 1500 - 2000 左右，可为小型团队研究、测试及轻量级应用开发提供经济算力支持。

尽管 5090 信息有限，推测其在架构和性能上有升级，显存容量、带宽及算力优于 4090。部署 DeepSeek 时，处理中等规模任务或有出色表现。预计单卡处理每个请求 600 - 900 个 Token 时，每秒可处理 15 - 20 个并发请求，单卡每秒处理 Token 数可达 2000 - 2500 个左右，为追求性能且预算有限的用户提供介于消费级和专业级间的选择。

壁仞科技的 BR100 采用 7nm 制程工艺，单精度浮点算力达到 30 TFLOPS，在国产 GPU 中性能出众。在部署 DeepSeek 满血版时，对于中小规模自然语言处理任务，每个请求处理 300 - 500 个 Token，单卡每秒可处理 10 - 15 个并发请求。单卡每秒处理 Token 数可达 1000 - 2000 左右。虽然与英伟达高端产品有差距，但随着国产技术的不断发展和软件优化，其性能有望逐步提升，可应用于一些对成本较为关注且对性能要求不是顶级的场景，如地方科研机构的基础语言模型研究。

沐曦集成电路的 MXGPU - 100 在架构设计和算力性能上有所突破，具备满足部分深度学习场景需求的能力。在 DeepSeek 部署场景下，针对简单文本任务，每个请求处理 300 - 400 个 Token 时，单卡每秒可处理 8 - 12 个并发请求，单卡每秒处理 Token 数约 1000 个。随着沐曦技术的持续研发和生态完善，MXGPU - 100 有望在更多应用场景中发挥更大作用，为国产算力发展注入新动力。

海光 DCU 基于 x86 架构，以深算一号为例，具备不错的双精度和单精度浮点运算能力，通过软件栈优化与算法适配，适用于深度学习任务。在部署 DeepSeek 时，单卡处理文本任务，每个请求处理 400 - 600 个 Token，每秒可处理 8 - 12 个并发请求，单卡每秒处理 Token 数可达 1200 - 1500 左右。随着技术迭代和生态建设，海光 DCU 在国产算力领域将不断拓展应用范围。

昇腾 910 采用达芬奇架构，半精度（FP16）算力可达 256 TFLOPS，具备强大的张量计算能力，广泛支持大规模神经网络训练和推理。在 DeepSeek 推理任务中，自然语言处理场景下，每个请求处理 600 - 1000 个 Token 时，单卡每秒可处理 15 - 20 个并发请求，单卡每秒处理 Token 数可达 2000 - 2500 左右。通过昇腾 AI 软件栈的优化，多卡集群部署可显著提升整体并发处理能力和每秒处理 Token 数，能满足大型企业内部 AI 应用平台对 DeepSeek 大规模应用的需求，推动国产算力在商业领域的广泛应用。

不同主流硬件型号在部署 DeepSeek 满血版时各有优劣。实际应用中，需综合考量任务规模、预算限制、应用场景等因素，精心挑选最合适的硬件配置，实现 DeepSeek 满血版性能的最大化。