لتشغيل نماذج Deepseek بكفاءة ، يعد اختيار وحدة معالجة الرسومات أمرًا بالغ الأهمية بسبب المطالب الحسابية الكبيرة المرتبطة بنماذج اللغة الكبيرة هذه. تعتمد التوصيات التالية على حجم النموذج ومتطلبات VRAM:
موصى بها وحدات معالجة الرسومات لنماذج Deepseek
1. للنماذج الأصغر (من 7 ب إلى 16 ب):
-NVIDIA RTX 4090: وحدة معالجة الرسومات على مستوى المستهلك هذه هي حل فعال من حيث التكلفة ، يوفر حوالي 24 جيجابايت من VRAM ، مناسبة لنماذج مثل Deepseek-LLM 7B و V2 16B باستخدام تقنيات قياس دقة مختلطة أو 4 بت ، والتي يمكن أن تقلل بشكل كبير من VRAM يحتاج [1] [3].
- NVIDIA RTX 3090: خيار آخر قابل للتطبيق للنماذج الأصغر ، يقدم أيضًا أداءً جيدًا بنقطة سعر أقل مقارنة بـ RTX 4090 [3] [5].
2. للنماذج المتوسطة (32B إلى 70B):
- NVIDIA A10G و L40S: يمكن لهذه وحدات معالجة الرسومات التعامل مع نماذج مثل Deepseek-R1 32B و 70B بكفاءة. على سبيل المثال ، يمكن لـ L40s واحد تشغيل نموذج Deepseek-R1 14B بشكل فعال [2] [5].
-تكوينات متعددة GPU: لنماذج مثل Deepseek-R1 70B ، باستخدام اثنين من RTX 3090s يوازن بين الأداء والتكلفة [5].
3. للنماذج الكبيرة (100 ب وما فوق):
- NVIDIA H100 أو H200: تعد وحدات معالجة الرسومات هذه في مركز البيانات ضرورية للتعامل مع النماذج الكبيرة جدًا ، مثل Deepseek V3 مع 671 مليار معلمة. يعد H100 ، مع قدرته الكبيرة على ذاكرة ودعم عمليات الموتر ، فعالًا بشكل خاص للمهام الدقيقة المختلطة [1] [9].
- إعدادات متعددة GPU: بالنسبة للنماذج التي تتجاوز 600 مليار معلمة ، فإن التكوينات التي تتضمن متعددة من وحدات معالجة الرسومات H100 أو H200 ضرورية لتوزيع تحميل الذاكرة بشكل فعال [9]. يمكن استخدام تقنيات مثل التوازي النموذجية لتحسين الأداء عبر هذه الإعدادات.
استراتيجيات التحسين
- تقنيات القياس: استخدام تنسيقات دقة أقل مثل FP16 أو Int8 يمكن أن يقلل بشكل كبير من متطلبات VRAM دون التأثير بشكل كبير على الأداء. هذا مفيد بشكل خاص للنماذج الأكبر حيث تشكل قيود الذاكرة مصدر قلق [1] [3].- تعديلات حجم الدُفعات: يمكن أن يساعد تقليل أحجام الدُفعات في إدارة استخدام الذاكرة بشكل فعال ، على الرغم من أن هذا قد يأتي بتكلفة الإنتاجية [1] [3].
من خلال اختيار وحدة معالجة الرسومات المناسبة بناءً على حجم النموذج وتطبيق تقنيات التحسين ، يمكن للمستخدمين نشر نماذج DeepSeek بكفاءة عبر مختلف المقاييس في عام 2025.
الاستشهادات:[1] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-requirements-guide-for-deepseek-models-in-2025
[2] https://www.reddit.com/r/mlops/comments/1i9gluy/deepseekr1_guide_to_running_multiple_variants_on/
[3] https://apxml.com/posts/system-requireements-deepeek-models
[4] https://www.interconnects.ai/p/deepseek-v3-and-the-actual-cost-of
[5]
[6] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-hich-ai-model-comes-to-pablo-8wtxf
[7 "
[8]
[9] https://datacrunch.io/blog/deepseek-v3-llm-nvidia-h200-gpu----