较小的GPU确实可以通过各种优化技术来处理较大的DeepSeek模型，尽管基于模型大小和GPU的功能存在重大限制。
###优化技术**
1。量化：通过使用较低的精度格式，例如4位量化，可以大大降低运行大型模型的内存需求。例如，具有6710亿参数的模型可能需要fp8精度约为386 GB的VRAM，但是当量化为4位时，可以在较小的GPU上使用仅24 GB VRAM进行运行[1] [3]。
2。减少批量尺寸：减小批处理大小可以有效地管理内存使用量。这种方法允许较小的GPU通过交易一些吞吐量以减少存储器消耗来处理较大的模型[5] [6]。
3.模型蒸馏：知识蒸馏之类的技术使较小的模型能够保留较大模型的许多推理能力。这使用户可以部署更易于管理的DeepSeek模型的蒸馏版，这些版本在消费级硬件上更可管理[4] [10]。
4。数据和模型并行性：对于极大的模型，在多个GPU上分配工作量可以减轻单个内存约束。此方法涉及在几个GPU上分配模型权重或计算，从而可以有效执行，而无需单个GPU处理整个负载[5] [6]。
5。检查点：此技术通过在处理过程中保存中间状态来减少内存使用情况，这允许以增加计算时间的成本来更有效地处理大型参数计数[3] [5]。
###实际考虑**
虽然优化技术可以使较小的GPU运行较大的DeepSeek模型使实际限制仍然存在。例如，尽管NVIDIA RTX 4090（例如7b和16b）（例如，7B和16B）（例如，较大的型号（例如236B及以上）），诸如NVIDIA RTX 4090之类的消费级GPU通常需要数据中心级硬件或多GPU设置，因此大量VRAM和计算要求[2] [3] [5]。
总而言之，虽然较小的GPU可以利用优化策略来运行更大的DeepSeek模型，但此功能的程度在很大程度上取决于特定的模型大小和GPU的规格。
引用：[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-guide-for-deepseek-models in-2025
[6] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-bout-this-new-llm-in-in-in-rand-in-In-in-in-in-place
[7] https://news.ycombinator.com/item?id=42803495
[8] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolution--ai-open-source-reasoning-20-ramachandran-xakme
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3/discussions/2
[10] https://unfoldai.com/deepseek-r1/