Kokį vaidmenį VRAM vaidina didesnių „Deepseeek“ modelių efektyvumo

VRAM vaidmuo „Deepseee“ modeliuose

1. Pavyzdžiui, modeliai, kurių parametrai yra 671 milijardas, gali reikalauti, kad FP16 tiksliai būtų 1 543 GB VRAM, o kiekybinės versijos gali žymiai sumažinti šį reikalavimą [1] [3].

2. Duomenų tvarkymas ir skaičiavimas: VRAM yra būtinas norint valdyti didelę duomenų, apdorotų „Deepseeek“ modeliais, apimtį. Tai leidžia greitai perduoti duomenis tarp GPU ir atminties, o tai yra labai svarbi lygiagrečiai skaičiavimo architektūrai, naudojamai šiems modeliams. Kiekvienas transformatoriaus pagrįsto modelio sluoksnis sukuria didelius aktyvavimo duomenų kiekius, kurie turi būti saugomi VRAM, kad būtų galima greitai pasiekti [2] [8].

3. Siūlės dydžio aspektai: perdirbimo metu naudojamas partijos dydis daro tiesioginį poveikį VRAM naudojimui. Didesni partijos dydžiai pagerina skaičiavimo efektyvumą, tačiau reikalauja daugiau VRAM, kad būtų galima vienu metu pritaikyti kelis įvestis. Atvirkščiai, sumažinus partijos dydį, galima palengvinti atminties apribojimus, tačiau jis gali sumažinti pralaidumą [2] [3].

4. Tikslumo metodai: Naudojant mažesnius tikslumo formatus, tokius kaip FP16 ar 4 bitų kiekybinis kiekis, gali smarkiai sumažinti VRAM reikalavimus, nedarant reikšmingos įtakos modelio našumui. Tai leidžia didesniems modeliams pritaikyti turimo VRAM apribojimus, todėl įmanoma juos paleisti naudojant vartotojo lygio GPU arba konfigūracijose, kurioms reikia mažiau aukšto VRAM GPU [1] [3].

5. Paralelizmo strategijos: ypač dideliems modeliams (pvz., Tie, kurie viršija 100 milijardų parametrų), reikia panaudoti duomenis ar modelio paralelizmą keliuose GPU. Ši strategija paskirsto atminties reikalavimus keliuose GPU, leisdamas efektyviai apdoroti didelio masto modelius, bet kuriuo metu suaktyvindama tik būtinus komponentus [1] [3] [7].

6. Novatoriškos architektūros: Įdiegus architektūras, tokias kaip ekspertų mišinys (MOE), galima dar efektyviau naudoti VRAM, suaktyvinant tik modelio parametrų, susijusių su dabartine užduotimi, pogrupį. Tai sumažina efektyvų atminties pėdsaką išvadų metu, išlaikant aukštą našumo lygį [7] [8].

Apibendrinant galima pasakyti, kad VRAM yra kritinis šaltinis efektyviai paleisti didesnius „Deepseee“ modelius. Jo talpa daro tiesioginę įtaką modelio gebėjimui tvarkyti sudėtingus skaičiavimus ir didelius duomenų rinkinius, todėl jis yra būtinas norint optimizuoti našumą AI programose, apimančiose didelius kalbos modelius.