Os GPUs menores podem lidar com modelos de profundidade maiores com técnicas de otimização

Técnicas de otimização **

1. Quantização: Ao utilizar formatos de precisão mais baixa, como quantização de 4 bits, os requisitos de memória para executar modelos grandes podem ser significativamente reduzidos. Por exemplo, um modelo com 671 bilhões de parâmetros pode exigir cerca de 386 GB de VRAM na precisão do FP8, mas pode ser executado em GPUs menores com apenas 24 GB de VRAM quando quantizada para 4 bits [1] [3].

2. Redução do tamanho do lote: diminuir o tamanho do lote pode ajudar a gerenciar o uso da memória de maneira eficaz. Essa abordagem permite que as GPUs menores lidem com modelos maiores negociando alguma taxa de transferência para o menor consumo de memória [5] [6].

3. Destilação do modelo: técnicas como a destilação de conhecimento permitem que modelos menores mantenham grande parte da capacidade de raciocínio de modelos maiores. Isso permite que os usuários implantem versões destiladas de modelos DeepSeek que são mais gerenciáveis ​​no hardware de nível de consumo [4] [10].

4. Paralelismo de dados e modelo: para modelos extremamente grandes, a distribuição da carga de trabalho em várias GPUs pode aliviar as restrições de memória individuais. Este método envolve a divisão de pesos do modelo ou cálculos em várias GPUs, permitindo uma execução eficiente sem exigir que uma única GPU lide com toda a carga [5] [6].

5. Ponto de verificação: Essa técnica reduz o uso da memória salvando estados intermediários durante o processamento, o que permite um manuseio mais eficiente de grandes contagens de parâmetros ao custo do aumento do tempo de computação [3] [5].

Considerações práticas **

Embora as técnicas de otimização possam viabilizar as GPUs menores para executar modelos maiores de Deepseek, ainda existem limites práticos. Por exemplo, embora as GPUs de nível de consumo como o NVIDIA RTX 4090 possam executar modelos menores com eficiência (por exemplo, 7b e 16b), modelos maiores (por exemplo, 236b e acima) geralmente exigem hardware de data center de data center ou configurações multi-GPU devido a seus Requisitos substanciais de VRAM e computação [2] [3] [5].

Em resumo, embora as GPUs menores possam utilizar estratégias de otimização para executar modelos maiores de profundidade, a extensão dessa capacidade depende fortemente do tamanho específico do modelo e das especificações da GPU.