Um Deepseek -Modelle effizient auszuführen, ist die Auswahl der GPU aufgrund der wesentlichen rechnerischen Anforderungen, die mit diesen großartigen Modellen verbunden sind, von entscheidender Bedeutung. Die folgenden Empfehlungen basieren auf den Anforderungen der Modellgröße und der VRAM:
Empfohlene GPUs für Deepseek -Modelle
1. für kleinere Modelle (7b bis 16b):
-NVIDIA RTX 4090: Diese GPU für Verbraucherqualität ist eine kostengünstige Lösung, die etwa 24 GB VRAM bietet und für Modelle wie Deepseek-Llm 7B und V2 16b geeignet ist, unter Verwendung gemischter Präzision oder 4-Bit-Quantisierungstechniken, die VRAM erheblich reduzieren können braucht [1] [3].
- NVIDIA RTX 3090: Eine weitere praktikable Option für kleinere Modelle, die auch eine gute Leistung zu einem niedrigeren Preis im Vergleich zum RTX 4090 [3] [5] bietet.
2. für mittlere Modelle (32b bis 70b):
- NVIDIA A10G und L40S: Diese GPUs können Modelle wie Deepseek-R1 32B und 70B effizient verarbeiten. Beispielsweise kann ein einzelner L40 das Deekseek-R1 14B-Modell effektiv ausführen [2] [5].
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3. für große Modelle (100B und höher):
. Der H100 mit seiner erheblichen Speicherkapazität und Unterstützung für Tensoroperationen ist besonders effektiv für gemischte Präzisionsaufgaben [1] [9].
- Multi-GPU-Setups: Für Modelle, die 600 Milliarden Parameter überschreiten, sind Konfigurationen mit mehreren H100- oder H200-GPUs unerlässlich, um die Speicherlast effektiv zu verteilen [9]. Techniken wie Modellparallelität können eingesetzt werden, um die Leistung in diesen Setups zu optimieren.
Optimierungsstrategien
- Quantisierungstechniken: Die Verwendung niedrigerer Präzisionsformate wie FP16 oder INT8 kann die VRAM -Anforderungen drastisch reduzieren, ohne die Leistung erheblich zu beeinflussen. Dies ist besonders nützlich für größere Modelle, bei denen Speicherbeschränkungen ein Problem sind [1] [3].- Anpassungen der Stapelgröße: Die Reduzierung der Stapelgrößen kann dazu beitragen, die Speicherverwendung effektiv zu verwalten, obwohl dies auf Kosten des Durchsatzes erfolgt [1] [3].
Durch die Auswahl der entsprechenden GPU basierend auf der Modellgröße und der Anwendung von Optimierungstechniken können Benutzer Deepseek -Modelle im Jahr 2025 in verschiedenen Skalen effizient bereitstellen.
Zitate:[1] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-requirements-guide-for-peepseek-models-in-2025
[2] https://www.reddit.com/r/mlops/comments/1i9gluy/deepseekl1_guide_to_running_multiple_variants_on/
[3] https://apxml.com/posts/system-requirements-leepseek-models
[4] https://www.interconnects.ai/p/deepseek-v3-and-the-ctual-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-leepseek-r1-openai-o1-ai-model-comes-out-pablo-8wtxf
[7] https://www.nextbigfuture.com/2025/01/tiny-leepseek-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-inference-rechmarking