Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon كيف يقارن أداء وحدات معالجة الرسومات المستهلك مع وحدات معالجة الرسومات لمركز البيانات لنماذج DeepSeek


كيف يقارن أداء وحدات معالجة الرسومات المستهلك مع وحدات معالجة الرسومات لمركز البيانات لنماذج DeepSeek


تكشف مقارنة الأداء بين وحدات معالجة الرسومات المستهلك و GPUs لمركز البيانات لنماذج DeepSeek اختلافات كبيرة ، مدفوعة في المقام الأول بالمتطلبات الحسابية لهذه النماذج وقدرات الأجهزة المحددة المطلوبة لتلقي عليها.

نظرة عامة على الأداء

** وحدات معالجة الرسومات المستهلك ، مثل NVIDIA RTX 4090 و RTX 3090 ، مناسبة لنماذج DEEPSEEK الأصغر (على سبيل المثال ، تلك التي تتراوح من 7 مليارات إلى 16 مليار معلمة). أنها توفر حلًا فعالًا من حيث التكلفة ويمكنهم التعامل مع مهام التدريب والاستدلال بشكل فعال ، خاصة عند استخدام تقنيات مثل القياس الكمي لتقليل متطلبات VRAM. على سبيل المثال ، مع القياس الكمي 4 بت ، يمكن لهذه وحدات معالجة الرسومات إدارة نماذج أكبر دون إعدادات واسعة متعددة GPU [1] [5]. ومع ذلك ، تصبح حدودها واضحة مع نماذج أكبر ، والتي تتطلب المزيد من VRAM وحساب الطاقة.

في المقابل ، تم تصميم وحدات معالجة الرسومات في مركز البيانات مثل NVIDIA H100 أو H200 لمهام الحوسبة عالية الأداء. إنها توفر قدرات أعلى للذاكرة (غالبًا ما تتجاوز 40 جيجابايت) وتقنيات الذاكرة الأسرع (مثل HBM) ، والتي تعتبر ضرورية لتدريب النماذج الكبيرة بمليارات من المعلمات. تتفوق وحدات معالجة الرسومات هذه في السيناريوهات التي تتطلب تكوينات متعددة GPU أو استراتيجيات التوازي المتقدمة ، مما يتيح التنفيذ الفعال لنماذج كبيرة للغاية (على سبيل المثال ، 236 مليار معلمة أو أكثر) التي لا يمكن لـ GPUs المستهلك التعامل معها بفعالية [1] [4] [5].

الاختلافات الرئيسية

1. سعة الذاكرة: توفر وحدات معالجة الرسومات في مركز البيانات أحجام ذاكرة أكبر بكثير مقارنةً بوحدة معالجة الرسومات المستهلك. على سبيل المثال ، على الرغم من أن وحدة معالجة الرسومات المستهلك قد تحتوي على حوالي 24 جيجابايت من VRAM ، يمكن أن تتجاوز خيارات مركز البيانات 80 جيجابايت ، مما يتيح لهم تحميل نماذج ومجموعات بيانات أكبر دون تشغيل قيود الذاكرة [2] [4].

2. تحسين الأداء: تتضمن وحدات معالجة الرسومات في مركز البيانات في كثير من الأحيان ميزات مثل ذاكرة رمز التصحيح الأخطاء (ECC) وحلول التبريد المحسنة التي تمكن الأداء المستمر تحت أعباء العمل الثقيلة. هذا يجعلها أكثر موثوقية لجلسات التدريب الواسعة وبيئات الإنتاج [2] [8].

Ad

3. فعالية التكلفة: بالنسبة للمشاريع الأصغر حجماً أو الباحثين الأفراد ، توفر وحدات معالجة الرسومات المستهلك نقطة دخول ميسورة التكلفة في التعلم العميق. فهي فعالة بشكل خاص للنماذج التي تم تدريبها مسبقًا أو تعمل مع مجموعات بيانات أصغر. ومع ذلك ، بالنسبة للتطبيقات على مستوى المؤسسات التي تتعامل مع مجموعات البيانات الضخمة والنماذج المعقدة ، تبرر وحدات معالجة الرسومات في مركز البيانات تكاليفها المرتفعة من خلال الأداء المتفوق وقابلية التوسع [4] [5].

خاتمة

باختصار ، على الرغم من أن وحدات معالجة الرسومات المستهلك يمكن أن تكون فعالة لنماذج Deepseek الأصغر وتقدم خيارًا مناسبًا للميزانية للمستخدمين الفرديين أو الفرق الصغيرة ، إلا أن وحدات معالجة الرسومات في مركز البيانات ضرورية للتعامل مع المتطلبات الحسابية الكبيرة للنماذج الأكبر. يعتمد الاختيار بين الاثنين في النهاية على المتطلبات المحددة للمشروع ، بما في ذلك حجم النموذج وتعقيد مجموعة البيانات وقيود الميزانية. من أجل الأداء الأمثل في السيناريوهات عالية الطلب ، يوصى بالاستفادة من الأجهزة على مستوى مركز البيانات.

الاستشهادات:
[1] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-requirements-guide-for-deepseek-models-in-2025
[2]
[3] https://workos.com/blog/deepseek-r1-pushes-local-and-open-ai-forward
[4] https://clear.ml/blog/consumer-gpus-vs-datacenter-gpus-for-cv-the-surprising-cost-winner
[5] https://apxml.com/posts/system-requirements-deepeek-models
[6] https://news.ycombinator.com/item؟id=42803495
[7] https://stratechery.com/2025/deepeek-faq/
[8] 3F