Pro efektivní provoz modelů DeepSeek je výběr GPU kritický kvůli podstatným výpočetním požadavkům spojeným s těmito modely velkých jazyků. Následující doporučení jsou založena na velikosti modelu a požadavcích VRAM:
Doporučené GPU pro modely DeepSeek
1. Pro menší modely (7b až 16b):
-NVIDIA RTX 4090: Tento GPU pro spotřebitele je nákladově efektivní řešení, které poskytuje přibližně 24 GB VRAM, vhodné pro modely jako DeepSeek-Llm 7B a V2 16b pomocí smíšené přesnosti nebo 4bitové kvantizační techniky, které může výrazně snížit VRAM potřeby [1] [3].
- NVIDIA RTX 3090: Další životaschopná možnost pro menší modely, která také nabízí dobrý výkon za nižší cenu ve srovnání s RTX 4090 [3] [5].
2. pro střední modely (32b až 70b):
- NVIDIA A10G a L40S: Tyto GPU mohou efektivně zpracovávat modely jako DeepSeek-R1 32B a 70B. Například jediný L40s může spustit model DeepSeek-R1 14b efektivně [2] [5].
-Konfigurace multi-GPU: Pro modely jako DeepSeek-R1 70B se doporučuje používání dvou RTX 3090s pro vyvážení výkonu a nákladů [5].
3. Pro velké modely (100b a vyšší):
- NVIDIA H100 nebo H200: Tyto GPU datového centra jsou nezbytné pro manipulaci s velmi velkými modely, jako je DeepSeek V3 s 671 miliardami parametrů. H100, se svou podstatnou paměťovou kapacitou a podporou pro Tensor, je zvláště účinný pro smíšené přesné úkoly [1] [9].
- Nastavení multi-GPU: U modelů přesahujících 600 miliard parametrů jsou pro efektivní distribuci paměti nezbytné konfigurace zahrnující více H100 nebo H200 GPU [9]. K optimalizaci výkonu v těchto nastaveních lze použít techniky, jako je paralelismus modelu.
Optimalizační strategie
- Kvantizační techniky: Využití formátů nižších přesností, jako jsou FP16 nebo INT8, může drasticky snížit požadavky VRAM, aniž by to výrazně ovlivnilo výkon. To je obzvláště užitečné pro větší modely, kde se omezení paměti týká obavy [1] [3].- Úpravy velikosti šarže: Snížení velikosti dávek může pomoci efektivně spravovat využití paměti, i když to může přijít za cenu propustnosti [1] [3].
Výběrem vhodného GPU na základě velikosti modelu a aplikací technik optimalizace mohou uživatelé v roce 2025 efektivně nasadit modely DeepSeek přes různé stupnice.
Citace:[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-requirements-deepseek-modell
[4] https://www.interconnects.ai/p/deepseek-v3-and-the-actual-cost-of
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i69dhz/deepseek_r1_ollama_hardware_benchmark_for_localllm/
[6] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-which-ai-model-comes-pablo-8wtxf
[7] https://www.nextbigfuture.com/2025/01/tiny-deepseek-1-5b-models-n-99-nvidia-jetson-nano.html
[8] https://dataloop.ai/library/model/bartowski_deepseek-coder-v2-instruct-gguf/
[9] https://datacrunch.io/blog/deepseek-v3-llm-nvidia-h200-gpu-inference-benchmarking