Deepseek Coder V2 har specifika krav för effektiv drift, särskilt när det gäller GPU -användning. Här är de viktigaste punkterna angående dess prestanda utan GPU:
1. GPU -beroende: Standardversionen av Deepseek -kodaren V2 kräver betydande GPU -resurser för optimal prestanda. Specifikt rapporteras att för att köra modellen i BF16 -format för inferens, är en installation med åtta GPU: er, var och en med 80 GB VRAM, nödvändig [1] [7]. Detta indikerar ett starkt beroende av GPU -kapacitet för att hantera modellens omfattande beräkningskrav.
2. CPU -prestanda: Även om det är teoretiskt möjligt att köra Deepseek -kodaren V2 på en CPU, skulle det sannolikt resultera i betydligt minskad effektivitet och hastighet. Modellens arkitektur är utformad för att utnyttja parallella bearbetningsfunktioner som finns i GPU: er, som är avgörande för att hantera de stora parameterstorlekarna och komplexa beräkningar som är involverade i dess drift [2] [4].
3. Alternativa alternativ: För användare utan tillgång till avancerade GPU: er finns det lättare versioner av modellen, till exempel Deepseek-Coder-V2-Lite, som kan ha lägre RAM- och VRAM-krav. Dessa versioner kan köras med färre resurser men drar fortfarande nytta av någon nivå av GPU -stöd för att förbättra prestanda [3] [5]. Dessutom kan kvantiseringstekniker användas för att minska resurskraven ytterligare, vilket möjliggör mer genomförbar drift på mindre kraftfull hårdvara [4] [5].
Sammanfattningsvis, medan Deepseek -kodaren V2 tekniskt kan köras utan GPU, skulle det inte göra det effektivt. Användare som försöker använda denna modell bör effektivt överväga att investera i lämplig GPU -hårdvara eller använda lättare varianter som är utformade för mindre krävande miljöer.
Citeringar:
]
[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-lit-instruct-sota-guf
[5] https://dataloop.ai/library/model/bartowski_deepseek-coder-v2-instruct-guf/
[6] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-v2-instruct
]
[9] https://www.youtube.com/watch?v=rlxsdc9aza0