Untuk menjalankan model Deepseek secara efisien, pilihan GPU sangat penting karena tuntutan komputasi substansial yang terkait dengan model bahasa besar ini. Rekomendasi berikut didasarkan pada ukuran model dan persyaratan VRAM:
GPU yang disarankan untuk model Deepseek
1. Untuk model yang lebih kecil (7b hingga 16b):
-NVIDIA RTX 4090: GPU kelas konsumen ini adalah solusi yang hemat biaya, menyediakan sekitar 24 GB VRAM, cocok untuk model seperti Deepseek-LLM 7B dan V2 16B menggunakan presisi campuran atau teknik kuantisasi 4-bit, yang secara signifikan dapat mengurangi VRAM kebutuhan [1] [3].
- NVIDIA RTX 3090: Opsi lain yang layak untuk model yang lebih kecil, juga menawarkan kinerja yang baik pada titik harga yang lebih rendah dibandingkan dengan RTX 4090 [3] [5].
2. Untuk model sedang (32b hingga 70b):
- NVIDIA A10G dan L40S: GPU ini dapat menangani model seperti Deepseek-R1 32B dan 70B secara efisien. Misalnya, L40s tunggal dapat menjalankan model Deepseek-R1 14B secara efektif [2] [5].
-Konfigurasi Multi-GPU: Untuk model seperti Deepseek-R1 70B, menggunakan dua RTX 3090s disarankan untuk menyeimbangkan kinerja dan biaya [5].
3. Untuk model besar (100b dan di atas):
- NVIDIA H100 atau H200: GPU kelas pusat data ini diperlukan untuk menangani model yang sangat besar, seperti Deepseek V3 dengan 671 miliar parameter. H100, dengan kapasitas memori yang substansial dan dukungan untuk operasi tensor, sangat efektif untuk tugas presisi campuran [1] [9].
- Pengaturan Multi-GPU: Untuk model yang melebihi 600 miliar parameter, konfigurasi yang melibatkan beberapa GPU H100 atau H200 sangat penting untuk mendistribusikan beban memori secara efektif [9]. Teknik -teknik seperti paralelisme model dapat digunakan untuk mengoptimalkan kinerja di seluruh pengaturan ini.
Strategi optimasi ###
- Teknik kuantisasi: Memanfaatkan format presisi yang lebih rendah seperti FP16 atau INT8 dapat secara drastis mengurangi persyaratan VRAM tanpa mempengaruhi kinerja secara signifikan. Ini sangat berguna untuk model yang lebih besar di mana kendala memori menjadi perhatian [1] [3].
- Penyesuaian ukuran batch: Mengurangi ukuran batch dapat membantu mengelola penggunaan memori secara efektif, meskipun ini mungkin datang dengan biaya throughput [1] [3].
Dengan memilih GPU yang sesuai berdasarkan ukuran model dan menerapkan teknik optimasi, pengguna dapat secara efisien menggunakan model Deepseek di berbagai skala pada tahun 2025.
Kutipan:[1] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-requirements-guide-for-deepseek-odels-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-which-ai-model-comes-out-pablo-8wtxf
[7] https://www.nextbigfuture.com/2025/01/tiny-deepseek-1-5b-models-on-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