Na efektívne spustenie modelov DeepSeek je výber GPU kritický z dôvodu podstatných výpočtových požiadaviek spojených s týmito veľkými jazykovými modelmi. Nasledujúce odporúčania sú založené na veľkosti modelu a požiadavkách VRAM:
Odporúčané GPU pre modely DeepSeek
1. Pre menšie modely (7B až 16b):
-NVIDIA RTX 4090: Tento GPU spotrebiteľa je nákladovo efektívne riešenie, ktoré poskytuje okolo 24 GB VRAM, vhodné pre modely ako Deepseek-LLM 7B a V2 16B pomocou zmiešanej presnosti alebo 4-bitovej kvantizačnej techniky, ktoré môžu významne znížiť VRAM potreby [1] [3].
- NVIDIA RTX 3090: Ďalšia životaschopná možnosť pre menšie modely, ktorá tiež ponúka dobrý výkon za nižšiu cenu v porovnaní s RTX 4090 [3] [5].
2. Pre stredné modely (32B až 70b):
- NVIDIA A10G a L40S: Tieto GPU dokážu efektívne spracovať modely ako Deepseek-R1 32B a 70B. Napríklad jeden L40S môže efektívne spustiť model Deepseek-R1 14B [2] [5].
-Konfigurácie viacerých GPU: Pre modely ako Deepseek-R1 70B sa odporúča používať dva RTX 3090S na vyváženie výkonu a nákladov [5].
3. Pre veľké modely (100B a viac):
- NVIDIA H100 alebo H200: Tieto GPU s dátovým centrom sú potrebné na zvládnutie veľmi veľkých modelov, ako je napríklad Deepseek V3 so 671 miliardami parametrov. H100, so značnou kapacitou pamäte a podporou tenzorových operácií, je obzvlášť účinný pri zmiešaných presných úlohách [1] [9].
- Nastavenie viacerých GPU: Pre modely presahujúce 600 miliárd parametrov sú konfigurácie zahŕňajúce viac H100 alebo H200 GPU nevyhnutné na efektívne distribúciu zaťaženia pamäte [9]. Na optimalizáciu výkonu v týchto nastaveniach je možné použiť techniky, ako je paralelizmus modelu.
Stratégie optimalizácie
- Kvantizačné techniky: Využívanie formátov s nižšou presnosťou, ako sú FP16 alebo INT8, môže drasticky znížiť požiadavky VRAM bez výrazného ovplyvnenia výkonu. Toto je užitočné najmä pre väčšie modely, v ktorých sú obmedzenia pamäte problémom [1] [3].- Úpravy veľkosti šarže: Zníženie veľkostí dávok môže efektívne spravovať využitie pamäte, hoci to môže byť za cenu priepustnosti [1] [3].
Výberom príslušného GPU na základe veľkosti modelu a použitím optimalizačných techník môžu používatelia v roku 2025 efektívne nasadiť modely DeepSeek do rôznych mierok.
Citácie:[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-ouces-ouces-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