تتأثر كفاءة نماذج Deepseek الكبيرة بشكل كبير بذاكرة الوصول العشوائي للفيديو (VRAM) ، والتي تلعب دورًا مهمًا في أداء هذه النماذج وقابليتها للتوسع. فيما يلي نظرة عامة على كيفية تأثير VRAM على تشغيل نماذج Deepseek:
دور VRAM في نماذج Deepseek
1. حجم النموذج وعدد المعلمات: تتطلب نماذج Deepseek الأكبر ، مثل تلك التي تحتوي على مليارات من المعلمات ، كميات كبيرة من VRAM لتخزين الأوزان والتفعيلات النموذجية أثناء التدريب والاستدلال. على سبيل المثال ، يمكن أن تتطلب النماذج التي تحتوي على 671 مليار معلمة ما يزيد عن 1543 جيجابايت من VRAM عند دقة FP16 ، في حين أن الإصدارات الكمية قد تقلل من هذا المتطلبات بشكل كبير [1] [3].
2. معالجة البيانات والحساب: VRAM ضروري لإدارة الحجم الكبير للبيانات التي تتم معالجتها بواسطة نماذج DeepSeek. يسمح بنقل البيانات السريع بين وحدة معالجة الرسومات والذاكرة ، وهو أمر بالغ الأهمية بالنسبة لهيكل الحوسبة المتوازية التي تستخدمها هذه النماذج. كل طبقة في نموذج قائم على المحول يولد كميات كبيرة من بيانات التنشيط التي يجب تخزينها في VRAM للوصول السريع [2] [8].
3. اعتبارات حجم الدُفعة: يؤثر حجم الدُفعة المستخدمة أثناء المعالجة بشكل مباشر على استخدام VRAM. تحسن أحجام الدُفعات الأكبر الكفاءة الحسابية ولكنها تتطلب المزيد من VRAM لاستيعاب مدخلات متعددة في وقت واحد. على العكس من ذلك ، يمكن أن يؤدي تقليل حجم الدُفعة إلى تخفيف قيود الذاكرة ولكن قد يقلل من الإنتاجية [2] [3].
4. تقنيات الدقة: يمكن أن يؤدي استخدام تنسيقات دقيقة أقل ، مثل القياس الكمي FP16 أو 4 بت ، إلى تقليل متطلبات VRAM بشكل كبير دون التأثير بشكل كبير على أداء النموذج. يتيح ذلك أن تتوافق النماذج الأكبر ضمن قيود VRAM المتاحة ، مما يجعل من الممكن تشغيلها على وحدات معالجة الرسومات على مستوى المستهلك أو في التكوينات التي تتطلب عددًا أقل من وحدات معالجة الرسومات VRAM [1] [3].
5. استراتيجيات التوازي: بالنسبة للنماذج الكبيرة للغاية (على سبيل المثال ، تلك التي تتجاوز 100 مليار معلمة) ، يصبح الاستفادة من البيانات أو موازاة النموذج عبر وحدات معالجة الرسومات المتعددة ضرورية. توزع هذه الاستراتيجية متطلبات الذاكرة عبر العديد من وحدات معالجة الرسومات ، مما يتيح المعالجة الفعالة للنماذج واسعة النطاق عن طريق تنشيط المكونات اللازمة فقط في أي وقت معين [1] [3] [7].
6. بنيات مبتكرة: يتيح إدخال بنيات مثل مزيج من الخبراء (MOE) الاستخدام الأكثر فعالية لـ VRAM عن طريق تنشيط مجموعة فرعية فقط من معلمات النموذج ذات الصلة بالمهمة الحالية. هذا يقلل من بصمة الذاكرة الفعالة أثناء الاستدلال مع الحفاظ على مستويات عالية من الأداء [7] [8].
باختصار ، يعد VRAM موردًا مهمًا لتشغيل نماذج Deepseek الأكبر بكفاءة. تؤثر قدرتها بشكل مباشر على قدرة النموذج على التعامل مع الحسابات المعقدة ومجموعات البيانات الكبيرة ، مما يجعل من الضروري تحسين الأداء في تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تتضمن نماذج لغة كبيرة.
الاستشهادات:[1] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-requirements-guide-for-deepseek-models-in-2025
[2] https://blog.runpod.io/underding-vram-and-how-much-your-llm-needs/
[3] https://apxml.com/posts/system-requireements-deepeek-models
[4] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html
[5]
[6]
[7] https://stratechery.com/2025/deepeek-faq/
[8] https://massedcompute.com/faq-answers/؟question=how+does+vramiMimpact+the+Performance+of+LargeOganage+Models٪3F
[9] https://huggingface.co/Deepseek-ai/deepseek-v3/discussions/9
تش