Le GPU più piccole possono gestire modelli DeepSeek più grandi con tecniche di ottimizzazione

tecniche di ottimizzazione **

1. Quantizzazione: utilizzando formati di precisione inferiori come quantizzazione a 4 bit, i requisiti di memoria per l'esecuzione di modelli di grandi dimensioni possono essere significativamente ridotti. Ad esempio, un modello con 671 miliardi di parametri può richiedere circa 386 GB di VRAM nella precisione FP8 ma può essere eseguito su GPU più piccole con solo 24 GB VRAM quando quantizzati a 4 bit [1] [3].

2. Riduzione delle dimensioni del lotto: la riduzione della dimensione del batch può aiutare a gestire efficacemente l'utilizzo della memoria. Questo approccio consente alle GPU più piccole di gestire modelli più grandi negoziando un po 'di throughput per un consumo di memoria inferiore [5] [6].

3. Distillazione del modello: tecniche come la distillazione della conoscenza consentono ai modelli più piccoli di conservare gran parte della capacità di ragionamento di modelli più grandi. Ciò consente agli utenti di distribuire versioni distillate di modelli DeepSeek più gestibili sull'hardware di livello consumer [4] [10].

4. Parallelismo dati e modello: per modelli estremamente grandi, la distribuzione del carico di lavoro su più GPU può alleviare i singoli vincoli di memoria. Questo metodo prevede la suddivisione di pesi o calcoli del modello su diversi GPU, consentendo un'esecuzione efficiente senza richiedere una singola GPU per gestire l'intero carico [5] [6].

5. Checkpoint: questa tecnica riduce l'utilizzo della memoria salvando gli stati intermedi durante l'elaborazione, il che consente una gestione più efficiente dei conteggi di parametri di grandi dimensioni al costo dell'aumento del tempo di calcolo [3] [5].

considerazioni pratiche **

Mentre le tecniche di ottimizzazione possono rendere fattibile le GPU più piccole per eseguire modelli DeepSeek più grandi, esistono ancora limiti pratici. Ad esempio, mentre le GPU di grado di consumo come NVIDIA RTX 4090 possono eseguire modelli più piccoli (ad esempio, 7b e 16b), modelli più grandi (ad esempio 236b e oltre) in genere richiedono hardware di livello del data center o configurazioni multi-GPU dovute Requisiti sostanziali VRAM e calcolo [2] [3] [5].

In sintesi, mentre le GPU più piccole possono utilizzare strategie di ottimizzazione per eseguire modelli DeepSeek più grandi, l'estensione di questa capacità dipende fortemente dalla dimensione specifica del modello e dalle specifiche della GPU.