Pentru a rula eficient modele Deepseek, alegerea GPU este esențială datorită cerințelor de calcul substanțiale asociate cu aceste modele de limbaj mare. Următoarele recomandări se bazează pe dimensiunea modelului și pe cerințele VRAM:
GPU -uri recomandate pentru modelele Deepseek
1. Pentru modele mai mici (7b până la 16b):
-NVIDIA RTX 4090: Acest GPU de calitate pentru consumatori este o soluție rentabilă, oferind în jur de 24 GB de VRAM, adecvate pentru modele precum Deepseek-Llm 7B și V2 16B folosind tehnici de cuantizare mixtă sau de 4 biți, care pot reduce semnificativ VRAM VRAM are nevoie [1] [3].
- NVIDIA RTX 3090: O altă opțiune viabilă pentru modele mai mici, oferind, de asemenea, performanțe bune la un punct de preț mai mic, comparativ cu RTX 4090 [3] [5].
2. Pentru modele medii (32B până la 70B):
- NVIDIA A10G și L40S: Aceste GPU-uri pot gestiona în mod eficient modele precum Deepseek-R1 32B și 70B. De exemplu, un singur L40 poate rula în mod eficient modelul DeepSeek-R1 14B [2] [5].
-Configurații multi-GPU: Pentru modele precum DeepSeek-R1 70B, utilizarea a două RTX 3090S este recomandată pentru a echilibra performanța și costul [5].
3. Pentru modele mari (100B și mai sus):
- NVIDIA H100 sau H200: Aceste GPU-uri de grad de date sunt necesare pentru manipularea modelelor foarte mari, cum ar fi Deepseek V3 cu 671 miliarde de parametri. H100, cu capacitatea sa substanțială de memorie și suportul pentru operațiunile tensiunii, este deosebit de eficient pentru sarcinile de precizie mixtă [1] [9].
- Configurații multi-GPU: Pentru modelele care depășesc 600 de miliarde de parametri, configurațiile care implică mai multe GPU-uri H100 sau H200 sunt esențiale pentru a distribui eficient încărcarea memoriei [9]. Tehnici precum paralelismul modelului pot fi utilizate pentru a optimiza performanța în aceste configurații.
Strategii de optimizare
- Tehnici de cuantificare: Utilizarea unor formate de precizie mai mică, cum ar fi FP16 sau INT8, poate reduce drastic cerințele VRAM fără a avea un impact semnificativ asupra performanței. Acest lucru este util în special pentru modelele mai mari în care constrângerile de memorie sunt o preocupare [1] [3].- Reglajele mărimii lotului: Reducerea dimensiunilor lotului poate ajuta la gestionarea eficientă a utilizării memoriei, deși acest lucru poate avea costul de randament [1] [3].
Prin selectarea GPU -ului corespunzător pe baza dimensiunii modelului și aplicarea tehnicilor de optimizare, utilizatorii pot implementa eficient modele Deepseek pe diferite scale în 2025.
Citări:[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-epseek-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/comparaing-deepseek-r1-openai-o1-which-AI-model-comes-out-pblo-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