Pienemmät GPU: t voivat todellakin käsitellä suurempia syvyyden malleja erilaisilla optimointitekniikoilla, vaikka mallin koon ja GPU: n ominaisuuksien perusteella on merkittäviä rajoituksia.
Optimointitekniikat **
1. Kvantisointi: Hyödyntämällä pienempiä tarkkuusmuotoja, kuten 4-bittistä kvantisointia, suurten mallien käyttämistä koskevat muistivaatimukset voidaan vähentää merkittävästi. Esimerkiksi malli, jolla on 671 miljardia parametria, voi vaatia noin 386 Gt VRAM: ta FP8 -tarkkuudessa, mutta sitä voidaan ajaa pienemmillä GPU: lla vain 24 Gt: n VRAM: lla, kun se on kvantisoitu 4 bittiä [1] [3].
2 Tämä lähestymistapa antaa pienemmälle GPU: lle mahdollisuuden käsitellä suurempia malleja vaihtamalla jonkin verran lämmittämistä pienemmälle muistin kulutukselle [5] [6].
3. Malli Tislaus: Tekniikat, kuten tiedon tislaus, antavat pienemmille mallille mahdollisuuden säilyttää suuren osan suurempien mallien päättelukyvystä. Tämän avulla käyttäjät voivat ottaa käyttöön Deepseek-mallejen tislattuja versioita, jotka ovat hallittavissa enemmän kuluttajaluokan laitteistoissa [4] [10].
4. Tietojen ja mallin rinnakkaisuus: Erittäin suurille malleille työmäärän jakaminen useiden GPU: ien välillä voi lievittää yksittäisiä muistin rajoituksia. Tämä menetelmä käsittää mallipainojen tai laskelmien jakamisen useiden GPU: ien välillä, mikä mahdollistaa tehokkaan suorituksen ilman, että vaaditaan yhtä GPU: ta koko kuorman käsittelemiseksi [5] [6].
5. Tarkistuspiste: Tämä tekniikka vähentää muistin käyttöä tallentamalla välitiloja prosessoinnin aikana, mikä mahdollistaa suurten parametrimäärien tehokkaamman käsittelyn lisääntyneen laskenta -ajan kustannuksella [3] [5].
Käytännölliset näkökohdat **
Vaikka optimointitekniikat voivat tehdä pienempien GPU: ien toteuttamiskelpoisiksi suurempien syvänseekin mallien suorittamiseksi, käytännön rajoja on edelleen olemassa. Esimerkiksi, vaikka kuluttajalaatuiset GPU: t, kuten NVIDIA RTX 4090 merkittävät VRAM- ja laskentavaatimukset [2] [3] [5].
Yhteenvetona voidaan todeta, että vaikka pienemmät GPU: t voivat hyödyntää optimointistrategioita suurempien Deepseek -mallien suorittamiseen, tämän ominaisuuden laajuus riippuu voimakkaasti erityisestä mallin koosta ja GPU: n eritelmistä.
Viittaukset:[1] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[2] https://www.theregister.com/2025/01/26/deepseek_r1_ai_cot/
[3] https://apxml.com/posts/system-requirents-deepseek-models
[4] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
.
.
[7] https://news.ycombinator.com/item?id=42803495
.
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deeptseek-v3/discussions/2
[10] https://unfoldai.com/deepseek-r1/