Для ефективного запуску моделей DeepSeek вибір GPU є критичним через істотні обчислювальні вимоги, пов'язані з цими великими мовними моделями. Наступні рекомендації базуються на розмірі моделі та вимогах VRAM:
Рекомендовані графічні процесори для моделей DeepSeek
1. Для менших моделей (від 7В до 16В):
-NVIDIA RTX 4090: Цей GPU для споживачів-це економічно вигідне рішення, що забезпечує близько 24 ГБ VRAM, підходить для таких моделей, як DeepSeek-LLM 7B та V2 16B, використовуючи змішану точність або 4-бітні методи квантування, що може значно зменшити VRAM потреби [1] [3].
- NVIDIA RTX 3090: Ще один життєздатний варіант для менших моделей, також пропонуючи хороші показники за меншою ціною порівняно з RTX 4090 [3] [5].
2. Для середніх моделей (від 32b до 70b):
- NVIDIA A10G та L40S: Ці графічні процесори можуть ефективно обробляти такі моделі, як DeepSeek-R1 32B та 70B. Наприклад, одна L40S може ефективно виконувати модель DeepSeek-R1 14B [2] [5].
-Конфігурації Multi-GPU: Для таких моделей, як DeepSeek-R1 70B, використовуючи два RTX 3090S, рекомендується збалансувати продуктивність та вартість [5].
3. Для великих моделей (100b і вище):
- NVIDIA H100 або H200: Ці графічні процесори в центрі обробки даних необхідні для обробки дуже великих моделей, таких як DeepSeek V3 з 671 мільярдами параметрів. H100, що має значну ємність пам'яті та підтримку тензорних операцій, особливо ефективна для змішаних точних завдань [1] [9].
- Налаштування мульти-GPU: Для моделей, що перевищують 600 мільярдів параметрів, конфігурації, що включають декілька графічних процесорів H100 або H200, мають важливе значення для ефективного розподілу навантаження пам'яті [9]. Для оптимізації продуктивності в цих налаштуваннях можна застосовувати такі методи, як паралелізм моделі.
Стратегії оптимізації
- Методи квантування: Використання форматів нижчої точності, таких як FP16 або INT8, може різко зменшити вимоги VRAM, не впливаючи на результативність. Це особливо корисно для великих моделей, де обмеження пам'яті викликає занепокоєння [1] [3].- Коригування розміру партії: Зменшення розмірів партії може допомогти ефективно керувати використанням пам'яті, хоча це може бути вартістю пропускної здатності [1] [3].
Вибираючи відповідний графічний процесор на основі розміру моделі та застосування методів оптимізації, користувачі можуть ефективно розгорнути моделі DeepSeek по різних масштабах у 2025 році.
Цитати:[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-deepeek-models
[4] https://www.interconnects.ai/p/deepseek-v3-and-the-actual-cost-of-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