Deepseek Coder V2には、特にGPUの使用に関する効率的な操作に関する特定の要件があります。 GPUなしのパフォーマンスに関する重要なポイントは次のとおりです。
1。GPU依存関係：Deepseek Coder V2の標準バージョンには、最適なパフォーマンスのために実質的なGPUリソースが必要です。具体的には、推論のためにBF16形式でモデルを実行するには、それぞれ80GBのVRAMを持つ8つのGPUを含むセットアップが必要であることが報告されています[1] [7]。これは、モデルの広範な計算需要を処理するためのGPU機能に強く依存していることを示しています。
2。CPUパフォーマンス：理論的にはCPUでDeepSeek Coder V2を実行することは可能ですが、そうすることで効率と速度が大幅に低下する可能性があります。モデルのアーキテクチャは、GPUに見られる並列処理機能を活用するように設計されています。これは、その動作に関与する大きなパラメーターサイズと複雑な計算を管理するために重要です[2] [4]。
3.代替オプション：ハイエンドGPUにアクセスできないユーザー向けに、RAMおよびVRAMの要件が低い場合があるDeepSeek-Coder-V2-Liteなど、モデルには軽いバージョンがあります。これらのバージョンは、より少ないリソースで実行できますが、パフォーマンスを向上させるためにある程度のGPUサポートの恩恵を受けます[3] [5]。さらに、リソースの需要をさらに減らすために量子化技術を採用することができ、それほど強力ではないハードウェアでより実行可能な動作を可能にします[4] [5]。
要約すると、DeepSeek Coder V2はGPUなしで技術的に実行できますが、効率的には実行できません。このモデルを効果的に活用しようとするユーザーは、適切なGPUハードウェアへの投資や、あまり要求の少ない環境向けに設計されたより軽いバリエーションを使用することを検討する必要があります。
引用：
[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] https://dataloop.ai/library/model/bartowski_deepseek-coder-v2-instruct-gguf/
[6] https://stratechery.com/2025/deepseek-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-deepseek-r1-prively-22fl
[9] https://www.youtube.com/watch?v=rlxsdc9aza0