GPU yang lebih kecil memang dapat menangani model Deepseek yang lebih besar melalui berbagai teknik optimasi, meskipun ada keterbatasan yang signifikan berdasarkan ukuran model dan kemampuan GPU.
Teknik Optimalisasi **
1. Kuantisasi: Dengan menggunakan format presisi yang lebih rendah seperti kuantisasi 4-bit, persyaratan memori untuk menjalankan model besar dapat dikurangi secara signifikan. Sebagai contoh, model dengan 671 miliar parameter mungkin memerlukan sekitar 386 GB VRAM dalam presisi FP8 tetapi dapat dijalankan pada GPU yang lebih kecil dengan hanya 24 GB VRAM ketika dikuantisasi hingga 4 bit [1] [3].
2. Pengurangan ukuran batch: Mengurangi ukuran batch dapat membantu mengelola penggunaan memori secara efektif. Pendekatan ini memungkinkan GPU yang lebih kecil untuk menangani model yang lebih besar dengan memperdagangkan beberapa throughput untuk konsumsi memori yang lebih rendah [5] [6].
3. Model Distilasi: Teknik seperti distilasi pengetahuan memungkinkan model yang lebih kecil untuk mempertahankan banyak kemampuan penalaran model yang lebih besar. Ini memungkinkan pengguna untuk menggunakan versi suling dari model Deepseek yang lebih mudah dikelola pada perangkat keras tingkat konsumen [4] [10].
4. Data dan Model Paralelisme: Untuk model yang sangat besar, mendistribusikan beban kerja di beberapa GPU dapat mengurangi kendala memori individu. Metode ini melibatkan pemisahan bobot atau perhitungan model di beberapa GPU, memungkinkan untuk eksekusi yang efisien tanpa memerlukan GPU tunggal untuk menangani seluruh beban [5] [6].
5. CHECKPOINTING: Teknik ini mengurangi penggunaan memori dengan menghemat keadaan menengah selama pemrosesan, yang memungkinkan penanganan yang lebih efisien dari jumlah parameter besar dengan biaya peningkatan waktu komputasi [3] [5].
Pertimbangan Praktis **
Sementara teknik optimasi dapat memungkinkan GPU yang lebih kecil untuk menjalankan model deepseek yang lebih besar, batas praktis masih ada. Misalnya, sementara GPU tingkat konsumen seperti NVIDIA RTX 4090 dapat secara efisien menjalankan model yang lebih kecil (mis., 7b dan 16b), model yang lebih besar (mis., 236b dan di atas) biasanya memerlukan perangkat keras pusat data atau pengaturan multi-GPU karena mereka VRAM substansial dan persyaratan komputasi [2] [3] [5].
Singkatnya, sementara GPU yang lebih kecil dapat menggunakan strategi optimasi untuk menjalankan model Deepseek yang lebih besar, tingkat kemampuan ini sangat tergantung pada ukuran model spesifik dan spesifikasi GPU.
Kutipan:[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-requirements-deepseek-models
[4] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[5] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-requirements-guide-for-deepseek-odels-2025
[6] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-now-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-cheasoning-20-ramachandran-xakme
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3/discussions/2
[10] https://unfoldai.com/deepseek-r1/