Как квантование влияет на требования VRAM для моделей DeepSeek

Понимание квантования

** Квантование - это метод, используемый для уменьшения численной точности параметров модели. Общие методы включают:
-4-битное квантование (Q4): это уменьшает ширину битов, что обеспечивает существенную экономию памяти, сохраняя при этом разумную производительность модели.
- Смешанная точность: объединяет различные точности (например, FP16 и Int8), чтобы оптимизировать производительность и использование памяти.

Используя эти методы, модели DeepSeek могут резко снизить свои требования VRAM. Например, модель, которая может потребовать около 1543 ГБ VRAM при полной точности (FP16), может быть уменьшена до приблизительно 386 ГБ с 4-битным квантованием [2] [6].

Требования VRAM

VRAM, необходимый для моделей DeepSeek, значительно варьируется в зависимости от размера модели и используемого метода квантования:
- Deepseek v3 (параметры 671b): требуется около 1543 ГБ в FP16, но только около 386 ГБ с квантованием Q4.
- Меньшие модели: например, вариант параметров 7b требует около 16 ГБ при FP16, но только около 4 ГБ с Q4 [2] [6].

Это сокращение имеет решающее значение для пользователей с ограниченными ресурсами GPU. Например, использование одного GPU с 48 ГБ VRAM может потенциально запустить модель, разгрузив некоторые слои в системную ОЗУ, в зависимости от применяемого уровня квантования [1] [2].

Соображения производительности

Хотя квантование уменьшает использование памяти, это также может повлиять на производительность модели:
- Качество против эффективности: более низкая точность может привести к более быстрому вычислениям и меньшему использованию памяти, но может поставить под угрозу точность. Выбор уровня квантования должен сбалансировать между приемлемым качеством и доступными аппаратными ресурсами [5] [6].
-Активные параметры: в моделях смеси экспертов (MOE), таких как DeepSeek, во время вывода активна только подмножество параметров, что позволяет обеспечить дальнейшую оптимизацию. Например, несмотря на то, что общее количество параметров высокое (671 миллиард), только около 37 миллиардов используются в любое время, что может эффективно управляться с правильной стратегией квантования [4] [6].

Заключение

Таким образом, квантование играет жизненно важную роль в управлении требованиями VRAM для моделей DeepSeek путем значительного снижения потребления памяти, в то же время обеспечивая эффективную производительность. Это делает его возможным для исследователей и практиков с ограниченным оборудованием для эффективного использования этих передовых моделей. Тем не менее, необходимо уделять тщательное рассмотрение компромиссов между точностью модели и эффективностью вычислительной техники при выборе подхода квантования.