Seuraavat suositukset perustuvat mallikokoon ja VRAM -vaatimuksiin:
suositteli GPU: ta Deepseek -malleille
1. Pienemmille malleille (7b - 16b):
-NVIDIA RTX 4090: Tämä kuluttajalaatuinen GPU on kustannustehokas ratkaisu, joka tarjoaa noin 24 Gt VRAM: ta, joka sopii malleihin, kuten Deepseek-LLLM 7B ja V2 16B, käyttämällä sekoitettua tarkkuutta tai 4-bittisiä kvantisointitekniikoita, jotka voivat merkittävästi vähentää VRAM: ää tarpeet [1] [3].
- NVIDIA RTX 3090: Toinen elinkelpoinen vaihtoehto pienemmille malleille, joka tarjoaa myös hyvän suorituskyvyn alhaisemmalla hintapisteellä verrattuna RTX 4090: een [3] [5].
2. Keskikokoisille malleille (32b - 70b):
- NVIDIA A10G ja L40: Nämä GPU: t pystyvät käsittelemään malleja, kuten Deepseek-R1 32B ja 70b tehokkaasti. Esimerkiksi yksi L40 voi suorittaa Deepseek-R1 14B -mallin tehokkaasti [2] [5].
-Multi-GPU-kokoonpanot: Malleille, kuten Deepseek-R1 70b, on suositeltavaa käyttää kahta RTX 3090S: ää suorituskyvyn ja kustannusten tasapainottamiseksi [5].
3. Suurille malleille (vähintään 100B):
- NVIDIA H100 tai H200: Nämä datakeskuksen GPU: t ovat välttämättömiä erittäin suurten mallien, kuten Deepseek V3: n, käsittelemiseen 671 miljardilla parametrilla. H100, jolla on huomattava muistikapasiteetti ja tuella tensorioperaatioille, on erityisen tehokas sekoitetuille tarkkuustehtäville [1] [9].
- Multi-GPU-asetukset: Malleille, jotka ylittävät 600 miljardia parametria, useita H100- tai H200-GPU: ita koskevia kokoonpanoja ovat välttämättömiä muistikuorman jakamiseksi tehokkaasti [9]. Tekniikoita, kuten mallin rinnakkaisuutta, voidaan käyttää suorituskyvyn optimoimiseksi näiden asetusten välillä.
Optimointistrategiat
- Kvantisointitekniikat: Pienempien tarkkuusmuotojen, kuten FP16 tai Int8, hyödyntäminen voi vähentää VRAM -vaatimuksia huomattavasti vaikuttamatta merkittävästi suorituskykyyn. Tämä on erityisen hyödyllistä suuremmille malleille, joissa muistirajoitukset ovat huolenaiheita [1] [3].- Eräskokojen säätö: Eräkokojen pelkistäminen voi auttaa hallitsemaan muistin käyttöä tehokkaasti, vaikka tämä voi tapahtua läpimenon kustannuksella [1] [3].
Valitsemalla sopivan GPU: n mallin koon ja optimointitekniikoiden soveltamisen perusteella käyttäjät voivat tehokkaasti ottaa käyttöön Deepseek -malleja eri asteikolla vuonna 2025.
Viittaukset:.
.
[3] https://apxml.com/posts/system-requirents-deepseek-models
.
.
.
.
.
[9] https://datacrunch.io/blog/deepseek-v3-llm-nvidia-h200-gpu-inference-benchmarking