GPU nhỏ hơn có thể xử lý các mô hình DeepSeek lớn hơn với các kỹ thuật tối ưu hóa

Kỹ thuật tối ưu hóa **

1. Lượng tử hóa: Bằng cách sử dụng các định dạng chính xác thấp hơn như lượng tử hóa 4 bit, các yêu cầu bộ nhớ để chạy các mô hình lớn có thể giảm đáng kể. Ví dụ, một mô hình có 671 tỷ tham số có thể yêu cầu khoảng 386 GB VRAM trong độ chính xác của FP8 nhưng có thể được chạy trên GPU nhỏ hơn chỉ với 24 GB VRAM khi định lượng thành 4 bit [1] [3].

2. Giảm kích thước lô: Giảm kích thước lô có thể giúp quản lý việc sử dụng bộ nhớ một cách hiệu quả. Cách tiếp cận này cho phép GPU nhỏ hơn xử lý các mô hình lớn hơn bằng cách giao dịch một số thông lượng cho mức tiêu thụ bộ nhớ thấp hơn [5] [6].

3. Chắt chưng cất mô hình: Các kỹ thuật như chưng cất kiến ​​thức cho phép các mô hình nhỏ hơn giữ lại nhiều khả năng lý luận của các mô hình lớn hơn. Điều này cho phép người dùng triển khai các phiên bản chưng cất của các mô hình DeepSeek dễ quản lý hơn trên phần cứng cấp tiêu dùng [4] [10].

4. Dữ liệu và song song mô hình: Đối với các mô hình cực lớn, việc phân phối khối lượng công việc trên nhiều GPU có thể làm giảm bớt các ràng buộc bộ nhớ riêng lẻ. Phương pháp này liên quan đến việc phân tách các trọng số hoặc tính toán mô hình trên một số GPU, cho phép thực hiện hiệu quả mà không yêu cầu một GPU duy nhất xử lý toàn bộ tải [5] [6].

5. Kiểm tra: Kỹ thuật này làm giảm việc sử dụng bộ nhớ bằng cách tiết kiệm trạng thái trung gian trong quá trình xử lý, cho phép xử lý hiệu quả hơn số lượng tham số lớn với chi phí tăng thời gian tính toán [3] [5].

Cân nhắc thực tế **

Mặc dù các kỹ thuật tối ưu hóa có thể làm cho nó khả thi đối với GPU nhỏ hơn để chạy các mô hình DeepSeek lớn hơn, các giới hạn thực tế vẫn còn tồn tại. Chẳng hạn, trong khi GPU cấp người tiêu dùng như NVIDIA RTX 4090 có thể chạy hiệu quả các mô hình nhỏ hơn (ví dụ: 7b và 16b), các mô hình lớn hơn (ví dụ: 236b trở lên) thường cần thiết lập phần cứng trung tâm dữ liệu hoặc thiết lập đa GPU do chúng VRAM đáng kể và các yêu cầu tính toán [2] [3] [5].

Tóm lại, trong khi GPU nhỏ hơn có thể sử dụng các chiến lược tối ưu hóa để chạy các mô hình DeepSeek lớn hơn, mức độ của khả năng này phụ thuộc rất nhiều vào kích thước mô hình cụ thể và thông số kỹ thuật của GPU.