GPU ขนาดเล็กสามารถจัดการกับรุ่นลึกขนาดใหญ่ด้วยเทคนิคการปรับให้เหมาะสม

เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพ **

1. Quantization: โดยการใช้รูปแบบความแม่นยำที่ต่ำกว่าเช่นปริมาณ 4 บิตข้อกำหนดของหน่วยความจำสำหรับการใช้งานแบบจำลองขนาดใหญ่สามารถลดลงได้อย่างมีนัยสำคัญ ตัวอย่างเช่นโมเดลที่มีพารามิเตอร์ 671 พันล้านพารามิเตอร์อาจต้องใช้ VRAM ประมาณ 386 GB ในความแม่นยำ FP8 แต่สามารถทำงานบน GPU ขนาดเล็กกว่าด้วย VRAM เพียง 24 GB เมื่อคำนวณเป็น 4 บิต [1] [3]

2. การลดขนาดแบทช์: การลดขนาดแบทช์สามารถช่วยจัดการการใช้หน่วยความจำได้อย่างมีประสิทธิภาพ วิธีการนี้ช่วยให้ GPU ขนาดเล็กสามารถจัดการกับรุ่นที่มีขนาดใหญ่ขึ้นได้โดยการซื้อขายปริมาณงานบางอย่างสำหรับการใช้หน่วยความจำที่ต่ำกว่า [5] [6]

3. การกลั่นแบบจำลอง: เทคนิคเช่นการกลั่นความรู้ช่วยให้โมเดลขนาดเล็กสามารถรักษาความสามารถในการใช้เหตุผลของแบบจำลองขนาดใหญ่ สิ่งนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถปรับใช้รุ่น Deepseek รุ่นกลั่นที่สามารถจัดการได้มากขึ้นในฮาร์ดแวร์เกรดผู้บริโภค [4] [10]

4. ข้อมูลและโมเดลคู่ขนาน: สำหรับโมเดลที่มีขนาดใหญ่มากการกระจายเวิร์กโหลดข้าม GPU หลายตัวสามารถบรรเทาข้อ จำกัด ของหน่วยความจำส่วนบุคคลได้ วิธีนี้เกี่ยวข้องกับการแยกน้ำหนักหรือการคำนวณข้าม GPU หลายตัวทำให้สามารถดำเนินการได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่ต้องใช้ GPU เดียวเพื่อจัดการกับโหลดทั้งหมด [5] [6]

5. จุดตรวจสอบ: เทคนิคนี้จะช่วยลดการใช้หน่วยความจำโดยการประหยัดสถานะกลางระหว่างการประมวลผลซึ่งช่วยให้การจัดการพารามิเตอร์ขนาดใหญ่มีประสิทธิภาพมากขึ้นที่ค่าใช้จ่ายในการคำนวณเวลาการคำนวณที่เพิ่มขึ้น [3] [5]

ข้อควรพิจารณาในทางปฏิบัติ **

ในขณะที่เทคนิคการปรับให้เหมาะสมสามารถทำให้เป็นไปได้สำหรับ GPU ขนาดเล็กที่จะเรียกใช้แบบจำลองที่มีขนาดใหญ่ขึ้น แต่ก็ยังมีข้อ จำกัด ในทางปฏิบัติอยู่ ตัวอย่างเช่นในขณะที่ GPU เกรดผู้บริโภคเช่น NVIDIA RTX 4090 สามารถเรียกใช้รุ่นที่เล็กกว่าได้อย่างมีประสิทธิภาพ (เช่น 7B และ 16B) รุ่นที่มีขนาดใหญ่กว่า (เช่น 236B ขึ้นไป) มักจะจำเป็นต้องใช้ฮาร์ดแวร์ระดับกลาง ข้อกำหนด VRAM และการคำนวณที่สำคัญ [2] [3] [5]

โดยสรุปในขณะที่ GPU ขนาดเล็กสามารถใช้กลยุทธ์การปรับให้เหมาะสมเพื่อเรียกใช้โมเดลที่มีขนาดใหญ่ขึ้นได้ขอบเขตของความสามารถนี้ขึ้นอยู่กับขนาดของโมเดลที่เฉพาะเจาะจงและข้อกำหนดของ GPU