Para executar com eficiência modelos Deepseek, a escolha da GPU é crítica devido às demandas computacionais substanciais associadas a esses grandes modelos de idiomas. As recomendações a seguir são baseadas no tamanho do modelo e nos requisitos de VRAM:
GPUs recomendados para modelos Deepseek
1. Para modelos menores (7b a 16b):
-NVIDIA RTX 4090: Esta GPU de nível de consumo é uma solução econômica, fornecendo cerca de 24 GB de VRAM, adequada para modelos como Deepseek-LLM 7B e V2 16B usando técnicas de quantização de precisão ou de 4 bits mistas, o que pode reduzir significativamente o VRAM precisa [1] [3].
- Nvidia RTX 3090: Outra opção viável para modelos menores, oferecendo também um bom desempenho a um preço mais baixo em comparação com o RTX 4090 [3] [5].
2. Para modelos médios (32b a 70b):
- NVIDIA A10G e L40S: Essas GPUs podem lidar com modelos como Deepseek-R1 32B e 70B com eficiência. Por exemplo, um único L40S pode executar o modelo Deepseek-R1 14b de maneira eficaz [2] [5].
-Configurações multi-GPU: para modelos como Deepseek-R1 70B, é recomendável usar dois RTX 3090s para equilibrar o desempenho e o custo [5].
3. Para modelos grandes (100b e acima):
- Nvidia H100 ou H200: Essas GPUs de grau de data center são necessárias para lidar com modelos muito grandes, como o Deepseek V3 com 671 bilhões de parâmetros. O H100, com sua capacidade substancial de memória e suporte para operações tensoras, é particularmente eficaz para tarefas de precisão mista [1] [9].
- Configurações multi-GPU: para modelos superiores a 600 bilhões de parâmetros, as configurações envolvendo vários GPUs H100 ou H200 são essenciais para distribuir a carga de memória de maneira eficaz [9]. Técnicas como o paralelismo do modelo podem ser empregadas para otimizar o desempenho nessas configurações.
Estratégias de otimização
- Técnicas de quantização: a utilização de formatos de precisão mais baixa, como FP16 ou INT8, pode reduzir drasticamente os requisitos de VRAM sem afetar significativamente o desempenho. Isso é particularmente útil para modelos maiores, onde as restrições de memória são uma preocupação [1] [3].- Ajustes do tamanho do lote: a redução de tamanhos de lote pode ajudar a gerenciar o uso da memória de maneira eficaz, embora isso possa ocorrer ao custo da taxa de transferência [1] [3].
Ao selecionar a GPU apropriada com base no tamanho do modelo e aplicar técnicas de otimização, os usuários podem implantar com eficiência modelos DeepSeek em várias escalas em 2025.
Citações:[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/postss/system-requirements-deepseek-models
[4] https://www.interconnects.ai/p/deepseek-v3-and-the-tual-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-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-inference-benchmarking