ประสิทธิภาพของโมเดล Deepseek ขนาดใหญ่ได้รับอิทธิพลอย่างมากจากหน่วยความจำการเข้าถึงวิดีโอแบบสุ่ม (VRAM) ซึ่งมีบทบาทสำคัญในประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดของรุ่นเหล่านี้ นี่คือภาพรวมของวิธีการที่ VRAM ส่งผลกระทบต่อการทำงานของแบบจำลอง Deepseek:
บทบาทของ VRAM ในรุ่น Deepseek
1. ขนาดของรุ่นและจำนวนพารามิเตอร์: โมเดล Deepseek ที่มีขนาดใหญ่ขึ้นเช่นรุ่นที่มีพารามิเตอร์หลายพันล้านต้องการ VRAM จำนวนมากเพื่อจัดเก็บน้ำหนักและการเปิดใช้งานในระหว่างการฝึกอบรมและการอนุมาน ตัวอย่างเช่นโมเดลที่มีพารามิเตอร์ 671 พันล้านพารามิเตอร์สามารถเรียกร้องได้สูงกว่า 1,543 GB ของ VRAM ที่ความแม่นยำ FP16 ในขณะที่เวอร์ชันเชิงปริมาณอาจลดความต้องการนี้อย่างมีนัยสำคัญ [1] [3]
2. การจัดการข้อมูลและการคำนวณ: VRAM เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการจัดการข้อมูลปริมาณมากที่ประมวลผลโดยโมเดล Deepseek ช่วยให้การถ่ายโอนข้อมูลอย่างรวดเร็วระหว่าง GPU และหน่วยความจำซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับสถาปัตยกรรมการคำนวณแบบขนานที่ใช้โดยรุ่นเหล่านี้ แต่ละเลเยอร์ในโมเดลที่ใช้หม้อแปลงสร้างข้อมูลการเปิดใช้งานจำนวนมากที่ต้องเก็บไว้ใน VRAM เพื่อการเข้าถึงอย่างรวดเร็ว [2] [8]
3. การพิจารณาขนาดแบทช์: ขนาดแบทช์ที่ใช้ในระหว่างการประมวลผลโดยตรงมีผลต่อการใช้ VRAM โดยตรง ขนาดแบทช์ที่ใหญ่ขึ้นปรับปรุงประสิทธิภาพการคำนวณ แต่ต้องการ VRAM มากขึ้นเพื่อรองรับอินพุตหลายตัวพร้อมกัน ในทางกลับกันการลดขนาดแบทช์สามารถบรรเทาข้อ จำกัด ของหน่วยความจำได้ แต่อาจลดปริมาณงาน [2] [3]
4. เทคนิคความแม่นยำ: การใช้รูปแบบความแม่นยำที่ต่ำกว่าเช่นการหาปริมาณ FP16 หรือ 4 บิตสามารถลดความต้องการ VRAM ได้อย่างมากโดยไม่ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพของแบบจำลองอย่างมีนัยสำคัญ สิ่งนี้ช่วยให้โมเดลขนาดใหญ่พอดีกับข้อ จำกัด ของ VRAM ที่มีอยู่ทำให้เป็นไปได้ที่จะเรียกใช้กับ GPU เกรดผู้บริโภคหรือในการกำหนดค่าที่ต้องใช้ GPU VRAM สูงน้อยกว่า [1] [3]
5. กลยุทธ์การขนาน: สำหรับโมเดลที่มีขนาดใหญ่มาก (เช่นพารามิเตอร์ที่เกิน 100 พันล้านพารามิเตอร์) การใช้ประโยชน์จากข้อมูลหรือแบบจำลองการขนานข้าม GPU หลายตัว กลยุทธ์นี้กระจายความต้องการหน่วยความจำใน GPU หลายตัวทำให้สามารถประมวลผลแบบจำลองขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยการเปิดใช้งานเฉพาะส่วนประกอบที่จำเป็นในเวลาใดก็ตาม [1] [3] [7]
6. สถาปัตยกรรมที่เป็นนวัตกรรม: การแนะนำสถาปัตยกรรมเช่นการผสมผสานของผู้เชี่ยวชาญ (MOE) ช่วยให้การใช้ VRAM มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นโดยการเปิดใช้งานเฉพาะชุดย่อยของพารามิเตอร์โมเดลที่เกี่ยวข้องกับงานปัจจุบัน สิ่งนี้จะช่วยลดรอยเท้าหน่วยความจำที่มีประสิทธิภาพในระหว่างการอนุมานในขณะที่รักษาระดับประสิทธิภาพสูง [7] [8]
โดยสรุป VRAM เป็นทรัพยากรที่สำคัญสำหรับการใช้โมเดล Deepseek ขนาดใหญ่ขึ้นอย่างมีประสิทธิภาพ ความสามารถของมันส่งผลโดยตรงต่อความสามารถของโมเดลในการจัดการการคำนวณที่ซับซ้อนและชุดข้อมูลขนาดใหญ่ทำให้จำเป็นสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพในแอปพลิเคชัน AI ที่เกี่ยวข้องกับแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่
การอ้างอิง:[1] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-requirements-guide-for-deepseek-models-in-2025
[2] https://blog.runpod.io/understanding-vram-and-how-much-your-llm-needs/
[3] https://apxml.com/posts/system-requirements-deepseek-models
[4] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hmoplg/deepseek_v3_vram_requirements/
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/18o5u0k/helpful_vram_requirement_table_for_qlora_lora_and/
[7] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[8] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=how+does+vram+impact+the+performance+of+large+language+models%3f
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3/discussions/9