Bagaimana kuantisasi mempengaruhi persyaratan VRAM untuk model Deepseek

Memahami kuantisasi

** Kuantisasi adalah teknik yang digunakan untuk mengurangi ketepatan numerik parameter model. Metode umum meliputi:
-Kuantisasi 4-bit (Q4): Ini mengurangi bobot bit, memungkinkan penghematan memori yang substansial sambil tetap mempertahankan kinerja model yang masuk akal.
- Presisi campuran: Menggabungkan presisi yang berbeda (mis., FP16 dan INT8) untuk mengoptimalkan kinerja dan penggunaan memori.

Dengan menggunakan teknik -teknik ini, model Deepseek dapat secara drastis menurunkan persyaratan VRAM mereka. Misalnya, model yang mungkin membutuhkan sekitar 1.543 GB VRAM dengan presisi penuh (FP16) dapat dikurangi menjadi sekitar 386 GB dengan kuantisasi 4-bit [2] [6].

VRAM

VRAM yang diperlukan untuk model Deepseek bervariasi secara signifikan berdasarkan ukuran model dan metode kuantisasi yang digunakan:
- Deepseek V3 (parameter 671b): Membutuhkan sekitar 1.543 GB pada FP16 tetapi hanya sekitar 386 GB dengan kuantisasi Q4.
- Model yang lebih kecil: Misalnya, varian parameter 7B membutuhkan sekitar 16 GB pada FP16 tetapi hanya sekitar 4 GB dengan Q4 [2] [6].

Pengurangan ini sangat penting bagi pengguna dengan sumber daya GPU terbatas. Misalnya, menggunakan GPU tunggal dengan 48 GB VRAM berpotensi menjalankan model dengan menurunkan beberapa lapisan ke sistem RAM, tergantung pada tingkat kuantisasi yang diterapkan [1] [2].

Pertimbangan Kinerja

Sementara kuantisasi mengurangi penggunaan memori, itu juga dapat mempengaruhi kinerja model:
- Kualitas vs Efisiensi: Presisi yang lebih rendah dapat menyebabkan perhitungan yang lebih cepat dan lebih sedikit penggunaan memori tetapi dapat membahayakan akurasi. Pilihan tingkat kuantisasi harus menyeimbangkan antara kualitas yang dapat diterima dan sumber daya perangkat keras yang tersedia [5] [6].
-Parameter aktif: Dalam model campuran (MOE) seperti Deepseek, hanya sebagian parameter yang aktif selama inferensi, memungkinkan untuk optimasi lebih lanjut. Misalnya, meskipun jumlah total parameter tinggi (671 miliar), hanya sekitar 37 miliar yang digunakan pada satu waktu, yang dapat dikelola secara efektif dengan strategi kuantisasi yang tepat [4] [6].

Kesimpulan

Singkatnya, kuantisasi memainkan peran penting dalam mengelola persyaratan VRAM untuk model Deepseek dengan secara signifikan menurunkan konsumsi memori sambil tetap memungkinkan kinerja yang efektif. Ini membuatnya layak bagi para peneliti dan praktisi dengan perangkat keras terbatas untuk memanfaatkan model canggih ini secara efisien. Namun, pertimbangan yang cermat harus diberikan pada pertukaran antara akurasi model dan efisiensi komputasi saat memilih pendekatan kuantisasi.