GPU tốt nhất để chạy các mô hình DeepSeek một cách hiệu quả

GPU được đề xuất cho các mô hình DeepSeek

1. Đối với các mô hình nhỏ hơn (7b đến 16b):
-NVIDIA RTX 4090: GPU cấp người tiêu dùng này là một giải pháp hiệu quả về chi phí, cung cấp khoảng 24 GB VRAM, phù hợp cho các mô hình như DeepSeek-Llm 7b và V2 16b nhu cầu [1] [3].
- NVIDIA RTX 3090: Một tùy chọn khả thi khác cho các mô hình nhỏ hơn, cũng cung cấp hiệu suất tốt ở mức giá thấp hơn so với RTX 4090 [3] [5].

2. Đối với các mô hình trung bình (32b đến 70b):
- NVIDIA A10G và L40S: Các GPU này có thể xử lý các mô hình như Deepseek-R1 32B và 70B một cách hiệu quả. Chẳng hạn, một L40 duy nhất có thể chạy mô hình DeepSeek-R1 14B một cách hiệu quả [2] [5].
-Cấu hình đa GPU: Đối với các mô hình như DeepSeek-R1 70b, sử dụng hai RTX 3090 được khuyến nghị để cân bằng hiệu suất và chi phí [5].

3. Đối với các mô hình lớn (100b trở lên):
- NVIDIA H100 hoặc H200: Các GPU cấp trung tâm dữ liệu này là cần thiết để xử lý các mô hình rất lớn, chẳng hạn như DeepSeek V3 với 671 tỷ tham số. H100, với dung lượng bộ nhớ và hỗ trợ đáng kể cho các hoạt động tenxơ, đặc biệt hiệu quả đối với các nhiệm vụ chính xác hỗn hợp [1] [9].
- Thiết lập đa GPU: Đối với các mô hình vượt quá 600 tỷ tham số, các cấu hình liên quan đến nhiều GPU H100 hoặc H200 là điều cần thiết để phân phối tải bộ nhớ một cách hiệu quả [9]. Các kỹ thuật như song song mô hình có thể được sử dụng để tối ưu hóa hiệu suất trên các thiết lập này.

Chiến lược tối ưu hóa

Bằng cách chọn GPU phù hợp dựa trên kích thước mô hình và áp dụng các kỹ thuật tối ưu hóa, người dùng có thể triển khai hiệu quả các mô hình DeepSeek trên các thang đo khác nhau vào năm 2025.