Quant hóa tác động đáng kể đến các yêu cầu VRAM đối với các mô hình DeepSeek, chủ yếu bằng cách giảm độ chính xác của các trọng số mô hình, từ đó giảm mức tiêu thụ bộ nhớ. Đây là một cái nhìn chi tiết về cách thức hoạt động của quá trình này và ý nghĩa của nó:
Hiểu lượng tử hóa
** Lượng tử hóa là một kỹ thuật được sử dụng để giảm độ chính xác số của các tham số mô hình. Các phương pháp phổ biến bao gồm:
-Quant hóa 4 bit (Q4): Điều này làm giảm độ rộng bit của trọng lượng, cho phép tiết kiệm bộ nhớ đáng kể trong khi vẫn duy trì hiệu suất mô hình hợp lý.
- Độ chính xác hỗn hợp: Kết hợp các độ trước khác nhau (ví dụ: FP16 và INT8) để tối ưu hóa hiệu suất và sử dụng bộ nhớ.
Bằng cách sử dụng các kỹ thuật này, các mô hình Deepseek có thể làm giảm đáng kể các yêu cầu VRAM của chúng. Ví dụ, một mô hình có thể yêu cầu khoảng 1.543 GB VRAM ở độ chính xác đầy đủ (FP16) có thể được giảm xuống còn khoảng 386 GB với lượng tử hóa 4 bit [2] [6].
Yêu cầu VRAM
VRAM cần thiết cho các mô hình DeepSeek thay đổi đáng kể dựa trên kích thước mô hình và phương pháp lượng tử hóa được sử dụng:
- Deepseek V3 (tham số 671B): Yêu cầu khoảng 1.543 GB tại FP16 nhưng chỉ có khoảng 386 GB với lượng tử hóa Q4.
- Các mô hình nhỏ hơn: Ví dụ, biến thể tham số 7B yêu cầu khoảng 16 GB tại FP16 nhưng chỉ khoảng 4 GB với Q4 [2] [6].
Việc giảm này là rất quan trọng đối với người dùng có tài nguyên GPU hạn chế. Chẳng hạn, sử dụng một GPU duy nhất với 48 GB VRAM có khả năng chạy mô hình bằng cách giảm tải một số lớp vào RAM hệ thống, tùy thuộc vào mức lượng tử hóa được áp dụng [1] [2].
Cân nhắc hiệu suất
Mặc dù lượng tử hóa làm giảm việc sử dụng bộ nhớ, nó cũng có thể ảnh hưởng đến hiệu suất mô hình:
- Chất lượng so với hiệu quả: Độ chính xác thấp hơn có thể dẫn đến tính toán nhanh hơn và ít sử dụng bộ nhớ nhưng có thể thỏa hiệp độ chính xác. Việc lựa chọn mức độ lượng tử hóa nên cân bằng giữa chất lượng chấp nhận được và tài nguyên phần cứng có sẵn [5] [6].
-Các tham số hoạt động: Trong các mô hình hỗn hợp (MOE) như DeepSeek, chỉ có một tập hợp các tham số hoạt động trong quá trình suy luận, cho phép tối ưu hóa hơn nữa. Ví dụ, mặc dù tổng số tham số cao (671 tỷ), nhưng chỉ có khoảng 37 tỷ được sử dụng bất cứ lúc nào, có thể được quản lý hiệu quả với chiến lược lượng tử hóa phù hợp [4] [6].
Phần kết luận
Tóm lại, lượng tử hóa đóng một vai trò quan trọng trong việc quản lý các yêu cầu VRAM cho các mô hình DeepSeek bằng cách giảm đáng kể mức tiêu thụ bộ nhớ trong khi vẫn cho phép hiệu suất hiệu quả. Điều này làm cho nó khả thi cho các nhà nghiên cứu và các học viên với phần cứng hạn chế để sử dụng các mô hình nâng cao này một cách hiệu quả. Tuy nhiên, phải xem xét cẩn thận đối với sự đánh đổi giữa độ chính xác của mô hình và hiệu quả tính toán khi chọn phương pháp lượng tử hóa.
Trích dẫn:[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3/discussions/9
[2] https://apxml.com/posts/system-requirements-deepseek-models
[3] https://github.com/kvcache-ai/ktransformers/blob/main/doc/en/deepseek-v2-injection.md
.
.
[6] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-requirements-guide-for-deepseek-models-in-2025
.
[8] https://huggingface.co/TheBloke/deepseek-coder-6.7B-instruct-GPTQ
[9] https://arxiv.org/html/2412.19437v1