เพื่อใช้งานโมเดล Deepseek อย่างมีประสิทธิภาพทางเลือกของ GPU นั้นมีความสำคัญเนื่องจากความต้องการการคำนวณที่สำคัญที่เกี่ยวข้องกับแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่เหล่านี้ คำแนะนำต่อไปนี้ขึ้นอยู่กับขนาดของรุ่นและข้อกำหนด VRAM:
GPU ที่แนะนำสำหรับรุ่น deepseek
1. สำหรับรุ่นที่เล็กกว่า (7B ถึง 16B):
-NVIDIA RTX 4090: GPU เกรดผู้บริโภคนี้เป็นโซลูชันที่ประหยัดต้นทุนโดยมี VRAM ประมาณ 24 GB เหมาะสำหรับแบบจำลองเช่น Deepseek-LLM 7B และ V2 16B โดยใช้เทคนิคการผสมแบบผสมหรือ 4 บิตซึ่งสามารถลด VRAM ได้อย่างมีนัยสำคัญ ต้องการ [1] [3]
- NVIDIA RTX 3090: อีกตัวเลือกที่ทำงานได้สำหรับรุ่นที่เล็กกว่าและให้ประสิทธิภาพที่ดีในราคาที่ต่ำกว่าเมื่อเทียบกับ RTX 4090 [3] [5]
2. สำหรับรุ่นกลาง (32B ถึง 70B):
- NVIDIA A10G และ L40S: GPU เหล่านี้สามารถจัดการกับรุ่นเช่น DEEPSEEK-R1 32B และ 70B ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่น L40s เดียวสามารถเรียกใช้รุ่น Deepseek-R1 14B ได้อย่างมีประสิทธิภาพ [2] [5]
-การกำหนดค่าหลาย GPU: สำหรับรุ่นเช่น DeepSeek-R1 70B โดยใช้ RTX 3090S สองตัวเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพและค่าใช้จ่าย [5]
3. สำหรับรุ่นขนาดใหญ่ (100b ขึ้นไป):
- NVIDIA H100 หรือ H200: GPU เกรดศูนย์ข้อมูลเหล่านี้จำเป็นสำหรับการจัดการรุ่นที่มีขนาดใหญ่มากเช่น Deepseek V3 ที่มีพารามิเตอร์ 671 พันล้าน H100 ที่มีความจุหน่วยความจำที่สำคัญและการสนับสนุนสำหรับการทำงานของเทนเซอร์นั้นมีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับงานที่มีความแม่นยำผสม [1] [9]
- การตั้งค่า Multi-GPU: สำหรับรุ่นที่มีพารามิเตอร์เกิน 600 พันล้านพารามิเตอร์การกำหนดค่าที่เกี่ยวข้องกับ H100 หรือ H200 GPU หลายตัวเป็นสิ่งจำเป็นในการแจกจ่ายโหลดหน่วยความจำอย่างมีประสิทธิภาพ [9] เทคนิคเช่นโมเดลคู่ขนานสามารถใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพในการตั้งค่าเหล่านี้
กลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพ
- เทคนิคการหาปริมาณ: การใช้รูปแบบความแม่นยำที่ต่ำกว่าเช่น FP16 หรือ INT8 สามารถลดความต้องการ VRAM ได้อย่างมากโดยไม่ส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญ สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับโมเดลขนาดใหญ่ที่ข้อ จำกัด ของหน่วยความจำเป็นข้อกังวล [1] [3]- การปรับขนาดแบทช์: การลดขนาดแบทช์สามารถช่วยจัดการการใช้หน่วยความจำได้อย่างมีประสิทธิภาพแม้ว่าสิ่งนี้อาจมาจากค่าใช้จ่ายของปริมาณงาน [1] [3]
ด้วยการเลือก GPU ที่เหมาะสมตามขนาดของรุ่นและการใช้เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพผู้ใช้สามารถปรับใช้โมเดล Deepseek ได้อย่างมีประสิทธิภาพในระดับต่างๆในปี 2025
การอ้างอิง:[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-hich-ai-model-comes-out-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