Могут ли меньшие графические процессоры обрабатывать большие модели DeepSeek с методами оптимизации

Методы оптимизации **

1. Квантование. Используя более низкие форматы точности, такие как 4-битная квантование, требования к памяти для запуска больших моделей могут быть значительно снижены. Например, модель с параметрами 671 миллиарда может потребовать около 386 ГБ VRAM в точке FP8, но может быть запущена на меньших графических процессорах с VRAM только 24 ГБ при квантовании до 4 битов [1] [3].

2. Снижение размера партии: уменьшение размера партии может помочь эффективно управлять использованием памяти. Этот подход позволяет меньшим графическим процессорам обрабатывать более крупные модели, обменивая некоторую пропускную способность на более низкое потребление памяти [5] [6].

3. Модель дистилляции: такие методы, как дистилляция знаний, позволяют меньшим моделям сохранять большую часть способности к более крупным моделям. Это позволяет пользователям развернуть дистиллированные версии моделей DeepSeek, которые более управляемы для оборудования потребительского уровня [4] [10].

4. Параллелизм данных и модели: для чрезвычайно больших моделей распределение рабочей нагрузки по нескольким графическим процессорам может облегчить отдельные ограничения памяти. Этот метод включает в себя разделение весов или вычислений модели на нескольких графических процессорах, что позволяет выполнять эффективное выполнение, не требуя одного графического процессора для обработки всей нагрузки [5] [6].

5. Контрольная точка: этот метод уменьшает использование памяти за счет сохранения промежуточных состояний во время обработки, что позволяет более эффективно обрабатывать большие количества параметров за счет увеличения времени вычисления [3] [5].

Практические соображения **

В то время как методы оптимизации могут сделать их возможными для меньших графических процессоров, чтобы запустить более крупные модели DeepSeek, практические ограничения все еще существуют. Например, в то время как графические процессоры потребительского уровня, такие как NVIDIA RTX 4090, могут эффективно запускать более мелкие модели (например, 7b и 16b), более крупные модели (например, 236b и выше), как правило, требуют оборудования центров обработки данных или настройки мульти-GPU из-за их Существенные VRAM и вычислительные требования [2] [3] [5].

Таким образом, в то время как меньшие графические процессоры могут использовать стратегии оптимизации для запуска более крупных моделей DeepSeek, степень этой возможности сильно зависит от конкретного размера модели и спецификаций графического процессора.