DeepSeek编码器V2对高效操作有特定的要求，尤其是关于GPU使用情况的要求。以下是有关其不带GPU的性能的关键点：
1。GPU依赖性：DeepSeek编码器V2的标准版本需要大量的GPU资源才能获得最佳性能。具体而言，据报道，必须以BF16格式运行该模型进行推理，必须使用八个GPU，每个设置具有80GB的VRAM [1] [7]。这表明非常依赖GPU能力来处理该模型的广泛计算需求。
2. CPU性能：虽然理论上有可能在CPU上运行DeepSeek编码器V2，但这样做可能会大大降低效率和速度。该模型的体系结构旨在利用GPU中发现的并行处理功能，这对于管理其操作中涉及的大参数大小和复杂计算至关重要[2] [4]。
3。替代选项：对于无法访问高端GPU的用户，该模型的版本更轻，例如DeepSeek-coder-v2-lite，可能具有较低的RAM和VRAM要求。这些版本可以使用较少的资源运行，但仍能从某种水平的GPU支持中受益，以提高性能[3] [5]。此外，可以采用量化技术进一步减少资源需求，从而可以在功能较小的硬件上进行更可行的操作[4] [5]。
总而言之，尽管DeepSeek编码器V2在技术上可以在没有GPU的情况下运行，但它不会有效地运行。寻求有效利用此模型的用户应考虑投资于合适的GPU硬件或使用针对较少苛刻环境设计的较轻的变体。
引用：
[1] https://stackoverflow.com/questions/78697403/system-requirentess-for-the-the-deepseek-coder-v2-instruct/788825493
[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-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-ai-that-crushed-popenai-how-how-to-deepseek-deepseek-r1-privately-22fl
[9] https://www.youtube.com/watch?v=rlxsdc9aza0