Для эффективного запуска моделей DeepSeek выбор графического процессора имеет решающее значение из -за существенных вычислительных требований, связанных с этими большими языковыми моделями. Следующие рекомендации основаны на требованиях размера модели и VRAM:
Рекомендованные графические процессоры для моделей DeepSeek
1. Для небольших моделей (от 7b до 16b):
-NVIDIA RTX 4090: этот графический процессор потребительского уровня является экономически эффективным решением, обеспечивающим около 24 ГБ VRAM, подходящие для таких моделей, как DeepSeek-LLM 7B и V2 16B с использованием смешанных или 4-битных методов квантования, которые могут значительно снизить VRAM. Потребности [1] [3].
- NVIDIA RTX 3090: Еще один жизнеспособный вариант для небольших моделей, также предлагающий хорошую производительность по более низкой цене по сравнению с RTX 4090 [3] [5].
2. Для средних моделей (от 32 млрд до 70b):
- NVIDIA A10G и L40S: эти графические процессоры могут эффективно обрабатывать модели, такие как DeepSeek-R1 32B и 70B. Например, один L40 может эффективно выполнять модель DeepSeek-R1 14B [2] [5].
-Конфигурации с несколькими GPU: для таких моделей, как DeepSeek-R1 70b, используются два RTX 3090S, рекомендуется для сбалансировки производительности и стоимости [5].
3. для больших моделей (100b и выше):
- NVIDIA H100 или H200: эти графические процессоры центра обработки данных необходимы для обработки очень больших моделей, таких как DeepSeek V3 с 671 миллиардами параметров. H100, с его существенной способностью памяти и поддержкой тензоров, особенно эффективен для смешанных задач точности [1] [9].
- Настройки с несколькими GPU: для моделей, превышающих 600 миллиардов параметров, конфигурации, включающие несколько графических процессоров H100 или H200, необходимы для эффективного распространения нагрузки памяти [9]. Такие методы, как модель параллелизма, могут быть использованы для оптимизации производительности в этих настройках.
Стратегии оптимизации
- Методы квантования: использование более низких форматов точности, таких как FP16 или Int8, может значительно снизить требования VRAM без значительного влияния на производительность. Это особенно полезно для более крупных моделей, где ограничения памяти являются проблемой [1] [3].- Регулировка размера партии: сокращение размеров партий может помочь эффективно управлять использованием памяти, хотя это может быть за счет пропускной способности [1] [3].
Выбирая соответствующий графический процессор на основе размера модели и применения методов оптимизации, пользователи могут эффективно развернуть модели DeepSeek в различных масштабах в 2025 году.
Цитаты:[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-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/comparing-deepseek-r1-openai-o1-wich-ai-model-comes-out-pablo-8wtxf
[7] https://www.nextbigfuture.com/2025/01/tiny-deepseek-1-5b-models-runon-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-infere-benchmarking