Pour exécuter efficacement les modèles Deepseek, le choix du GPU est essentiel en raison des exigences de calcul substantielles associées à ces grands modèles de langage. Les recommandations suivantes sont basées sur la taille du modèle et les exigences de VRAM:
GPUS recommandé pour les modèles Deepseek
1. Pour les modèles plus petits (7b à 16b):
- NVIDIA RTX 4090: Ce GPU de qualité grand public est une solution rentable, fournissant environ 24 Go de VRAM, adapté à des modèles tels que Deepseek-LLM 7B et V2 16B en utilisant une précision mixte ou des techniques de quantification 4 bits, ce qui peut réduire considérablement VRAM a besoin [1] [3].
- NVIDIA RTX 3090: Une autre option viable pour les modèles plus petits, offrant également de bonnes performances à un prix inférieur par rapport au RTX 4090 [3] [5].
2. Pour les modèles moyens (32b à 70b):
- NVIDIA A10G et L40S: Ces GPU peuvent gérer efficacement des modèles comme Deepseek-R1 32B et 70B. Par exemple, un seul L40 peut exécuter efficacement le modèle Deepseek-R1 14b [2] [5].
- Configurations multi-GPU: Pour des modèles comme Deepseek-R1 70b, l'utilisation de deux RTX 3090 est recommandée pour équilibrer les performances et le coût [5].
3. Pour les grands modèles (100b et plus):
- NVIDIA H100 ou H200: Ces GPU de qualité centrale de données sont nécessaires pour gérer de très grands modèles, tels que Deepseek V3 avec 671 milliards de paramètres. Le H100, avec sa capacité de mémoire substantielle et sa prise en charge des opérations du tenseur, est particulièrement efficace pour les tâches de précision mixtes [1] [9].
- Configuration multi-GPU: Pour les modèles dépassant 600 milliards de paramètres, les configurations impliquant plusieurs GPU H100 ou H200 sont essentielles pour distribuer efficacement la charge de mémoire [9]. Des techniques comme le parallélisme du modèle peuvent être utilisées pour optimiser les performances entre ces configurations.
Stratégies d'optimisation
- Techniques de quantification: L'utilisation de formats de précision inférieurs tels que FP16 ou INT8 peut réduire considérablement les exigences de VRAM sans avoir un impact significatif sur les performances. Ceci est particulièrement utile pour les modèles plus grands où les contraintes de mémoire sont une préoccupation [1] [3].- Réglage de la taille des lots: la réduction des tailles de lots peut aider à gérer efficacement l'utilisation de la mémoire, bien que cela puisse se produire au prix du débit [1] [3].
En sélectionnant le GPU approprié en fonction de la taille du modèle et en appliquant des techniques d'optimisation, les utilisateurs peuvent déployer efficacement les modèles Deepseek sur différentes échelles en 2025.
Citations:[1] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-requiments-guide-for-deepseek-models-ing-2025
[2] https://www.reddit.com/r/mlops/comments/1i9gluy/deepseekr1_guide_to_running_multiple_varitts_on/
[3] https://apxml.com/posts/system-requiments-deepseek-models
[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/comparting-deepseek-r1-openai-o1-which-ai-model-comes-out-pablo-8wtxf
[7] https://www.nextbigfuture.com/2025/01/tiny-deepseek-1-5b-models-run-on-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-inférence-benchmarking