يمكن لقيام وحدات معالجة الرسومات الأصغر في الواقع التعامل مع نماذج Deepseek الكبيرة من خلال تقنيات التحسين المختلفة ، على الرغم من وجود قيود كبيرة على أساس حجم النموذج وقدرات GPU.
تقنيات التحسين **
1. القياس: من خلال استخدام تنسيقات دقيقة أقل مثل القياس الكمي 4 بت ، يمكن تقليل متطلبات الذاكرة لتشغيل النماذج الكبيرة بشكل كبير. على سبيل المثال ، قد يتطلب نموذج يحتوي على 671 مليار معلمة حوالي 386 جيجابايت من VRAM في دقة FP8 ولكن يمكن تشغيله على وحدات معالجة الرسومات الأصغر مع 24 جيجابايت فقط VRAM عند تحديد كمية إلى 4 بت [1] [3].
2. الحد من حجم الدُفعة: يمكن أن يساعد تقليل حجم الدُفعة في إدارة استخدام الذاكرة بشكل فعال. يتيح هذا النهج وحدات معالجة الرسومات الأصغر لمعالجة النماذج الأكبر من خلال التداول في بعض الإنتاجية لاستهلاك الذاكرة المنخفض [5] [6].
3. التقطير النموذج: تمكن تقنيات تقطير المعرفة نماذج أصغر من الاحتفاظ بالكثير من قدرة التفكير في النماذج الأكبر. يتيح ذلك للمستخدمين نشر إصدارات مقطرة من نماذج Deepseek التي يمكن التحكم فيها أكثر على الأجهزة على مستوى المستهلك [4] [10].
4. البيانات والموازاة النموذجية: بالنسبة للنماذج الكبيرة للغاية ، فإن توزيع عبء العمل عبر وحدات معالجة الرسومات المتعددة يمكن أن يخفف من قيود الذاكرة الفردية. تتضمن هذه الطريقة تقسيم أوزان النموذج أو الحسابات عبر عدة وحدات معالجة الرسومات ، مما يسمح بالتنفيذ الفعال دون الحاجة إلى وحدة معالجة الرسومات الواحدة للتعامل مع الحمل بأكمله [5] [6].
5.
اعتبارات عملية **
على الرغم من أن تقنيات التحسين يمكن أن تجعل من الممكن لقيام وحدات معالجة الرسومات الأصغر أن تعمل على تشغيل نماذج Deepseek أكبر ، إلا أن الحدود العملية لا تزال موجودة. على سبيل المثال ، على الرغم من أن وحدات معالجة الرسومات على مستوى المستهلك مثل NVIDIA RTX 4090 يمكنها تشغيل نماذج أصغر بكفاءة (على سبيل المثال ، 7B و 16B) ، عادة ما تتطلب نماذج أكبر (على سبيل المثال ، 236 ب) أجهزة على درجة المركز أو إعدادات GPU بسببها بسبب متطلبات VRAM كبيرة وحساب [2] [3] [5].
باختصار ، على الرغم من أن وحدات معالجة الرسومات الأصغر يمكن أن تستخدم استراتيجيات التحسين لتشغيل نماذج Deepseek أكبر ، فإن مدى هذه الإمكانية يعتمد اعتمادًا كبيرًا على حجم النموذج المحدد ومواصفات GPU.
الاستشهادات:[1] https://stratechery.com/2025/deepeek-faq/
[2]
[3] https://apxml.com/posts/system-requireements-deepeek-models
[4] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[5] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-requirements-guide-for-deepseek-models-in-2025
[6] https://daily.dev/blog/deepseek- everything-you-need-thend-about-this-new-llm-in- one-place
[7] https://news.ycombinator.com/item؟id=42803495
[8] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutionizing-ai-open-source-reasoning-20-ramachandran-xakme
[9] https://huggingface.co/Deepseek-ai/deepseek-v3/discussions/2
[10] https://unfoldai.com/deepeek-r1/