DeepSeek Coder V2 لديه متطلبات محددة للتشغيل الفعال ، خاصة فيما يتعلق باستخدام GPU. فيما يلي النقاط الرئيسية المتعلقة بأدائها دون وحدة معالجة الرسومات:
1. تبعية GPU: يتطلب الإصدار القياسي من Deepseek Coder V2 موارد GPU كبيرة من أجل الأداء الأمثل. على وجه التحديد ، يتم الإبلاغ عن تشغيل النموذج بتنسيق BF16 للاستدلال ، وهو إعداد مع ثمانية وحدات معالجة الرسومات ، كل منها 80 جيجابايت من VRAM ، ضروري [1] [7]. يشير هذا إلى اعتماد قوي على إمكانيات GPU للتعامل مع المتطلبات الحسابية الواسعة للنموذج.
2. أداء وحدة المعالجة المركزية: على الرغم من أنه من الممكن نظريًا تشغيل Deepseek Coder V2 على وحدة المعالجة المركزية ، فإن القيام بذلك من المحتمل أن يؤدي إلى انخفاض الكفاءة والسرعة بشكل كبير. تم تصميم بنية النموذج للاستفادة من إمكانات المعالجة المتوازية الموجودة في وحدات معالجة الرسومات ، والتي تعد حاسمة لإدارة أحجام المعلمات الكبيرة والحسابات المعقدة التي تنطوي على تشغيلها [2] [4].
3. يمكن تشغيل هذه الإصدارات مع موارد أقل ولكن لا تزال تستفيد من مستوى دعم GPU لتعزيز الأداء [3] [5]. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن استخدام تقنيات القياس الكمي لتقليل متطلبات الموارد ، مما يتيح تشغيل أكثر جدوى على أجهزة أقل قوة [4] [5].
باختصار ، في حين أن DeepSeek Coder V2 يمكن تشغيله تقنيًا بدون وحدة معالجة الرسومات ، فإنه لن يفعل ذلك بكفاءة. يجب على المستخدمين الذين يسعون إلى استخدام هذا النموذج بفعالية النظر في الاستثمار في أجهزة GPU المناسبة أو باستخدام متغيرات أخف مصممة لبيئات أقل تطلبًا.
الاستشهادات:
[1] https://stackoverflow.com/questions/78697403/system-requirements-for-the-deepseek-coder-v2-instruct/78825493
[2] https://arxiv.org/html/2405.04434v5
[3] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder-v2/issues/11
[4] https://huggingface.co/ciscai/deepseek-coder-v2-lite-instruct-sota-gguf
[5]
[6] https://stratechery.com/2025/deepeek-faq/
[7] https://huggingface.co/Deepseek-ai/deepseek-coder-v2-instruct
[8] https://dev.to/proflead/deepseek-ai-ai-that-crushed-openai-how-to-use-deek-r1-prively-22fl
[9] https://www.youtube.com/watch؟v=rlxsdc9aza0