DeepSeek Coder V2는 특히 GPU 사용과 관련하여 효율적인 운영에 대한 특정 요구 사항이 있습니다. GPU가없는 성능에 관한 핵심 요점은 다음과 같습니다.
1. GPU 의존성 : DeepSeek Coder V2의 표준 버전에는 최적의 성능을 위해 상당한 GPU 리소스가 필요합니다. 구체적으로, 추론을 위해 BF16 형식으로 모델을 실행하려면 각각 80GB의 VRAM을 갖는 8 개의 GPU가있는 설정이 필요하다 [1] [7]. 이는 모델의 광범위한 계산 요구를 처리하기위한 GPU 기능에 대한 강력한 의존성을 나타냅니다.
2. CPU 성능 : 이론적으로 CPU에서 Deepseek Coder v2를 실행하는 것이 가능하지만, 그렇게하면 효율성과 속도가 크게 줄어 듭니다. 이 모델의 아키텍처는 GPU에서 발견되는 병렬 처리 기능을 활용하도록 설계되었으며, 이는 운영과 관련된 대규모 매개 변수 크기와 복잡한 계산을 관리하는 데 중요합니다 [2] [4].
3. 대체 옵션 : 고급 GPU에 액세스 할 수없는 사용자의 경우 DeepSeek-Coder-V2-Lite와 같은 가벼운 버전의 모델이 있으며 RAM 및 VRAM 요구 사항이 낮을 수 있습니다. 이 버전은 더 적은 리소스로 실행할 수 있지만 성능을 향상시키기 위해 어느 정도의 GPU 지원을 통해 이익이 여전히 혜택을받습니다 [3] [5]. 또한 자원 요구를 더 줄이기 위해 양자화 기술을 사용하여 덜 강력한 하드웨어에서 더 실행 가능한 작동을 가능하게합니다 [4] [5].
요약하면, DeepSeek Coder v2는 GPU없이 기술적으로 실행할 수 있지만 효율적으로는 그렇지 않습니다. 이 모델을 효과적으로 활용하려는 사용자는 적절한 GPU 하드웨어에 대한 투자를 고려하거나 덜 까다로운 환경을 위해 설계된 가벼운 변형을 사용해야합니다.
인용 :
[1] https://stackoverflow.com/questions/78697403/system-requirements-for-the-deepseek-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-t that-crushed-openai-how-touseek-r1-privally-22fl
[9] https://www.youtube.com/watch?v=rlxsdc9aza0
