Coder DeepSeek V2 có các yêu cầu cụ thể để vận hành hiệu quả, đặc biệt liên quan đến việc sử dụng GPU. Dưới đây là những điểm chính liên quan đến hiệu suất của nó mà không có GPU:
1. Sự phụ thuộc GPU: Phiên bản tiêu chuẩn của DeepSeek Coder V2 yêu cầu tài nguyên GPU đáng kể để thực hiện tối ưu. Cụ thể, có báo cáo rằng để chạy mô hình ở định dạng BF16 để suy luận, một thiết lập với tám GPU, mỗi GPU, mỗi GPB có 80GB VRAM, là cần thiết [1] [7]. Điều này cho thấy sự phụ thuộc mạnh mẽ vào các khả năng GPU để xử lý các nhu cầu tính toán rộng rãi của mô hình.
2. Hiệu suất CPU: Mặc dù về mặt lý thuyết có thể chạy DeepSeek Coder V2 trên CPU, nhưng làm như vậy có thể sẽ dẫn đến giảm đáng kể hiệu quả và tốc độ. Kiến trúc của mô hình được thiết kế để tận dụng các khả năng xử lý song song được tìm thấy trong GPU, rất quan trọng để quản lý các kích thước tham số lớn và các tính toán phức tạp liên quan đến hoạt động của nó [2] [4].
3. Các tùy chọn thay thế: Đối với người dùng không có quyền truy cập vào GPU cao cấp, có các phiên bản nhẹ hơn của mô hình, chẳng hạn như DeepSeek-Coder-V2-Lite, có thể có yêu cầu RAM và VRAM thấp hơn. Các phiên bản này có thể được chạy với ít tài nguyên hơn nhưng vẫn được hưởng lợi từ một số cấp độ hỗ trợ GPU để tăng cường hiệu suất [3] [5]. Ngoài ra, các kỹ thuật lượng tử hóa có thể được sử dụng để giảm nhu cầu tài nguyên hơn nữa, cho phép hoạt động khả thi hơn trên phần cứng ít mạnh hơn [4] [5].
Tóm lại, trong khi Deepseek Coder V2 về mặt kỹ thuật có thể chạy về mặt kỹ thuật mà không cần GPU, nó sẽ không làm như vậy một cách hiệu quả. Người dùng tìm cách sử dụng mô hình này một cách hiệu quả nên xem xét đầu tư vào phần cứng GPU phù hợp hoặc sử dụng các biến thể nhẹ hơn được thiết kế cho môi trường ít đòi hỏi hơn.
Trích dẫn:
[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/l Labrary
[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-privately-22fl
[9] https://www.youtube.com/watch?v=rlXSDC9AZA0