L'implementazione di DeepSeek-R1 su AWS richiede risorse GPU significative a causa delle sue grandi dimensioni e richieste computazionali. Ecco i requisiti e le considerazioni specifiche della GPU per la distribuzione di modelli DeepSeek-R1 su AWS:
1. Requisiti Dimensione e VRAM del modello: il modello completo DeepSeek-R1 ha 671 miliardi di parametri, che richiedono VRAM sostanziali. Per il supporto nativo FP8, il requisito VRAM è di circa 700 GB. Tuttavia, se il modello viene convertito in BF16 (che è supportato da GPU come Nvidia A100), il requisito VRAM aumenta a circa 1,4 TB a causa del formato di precisione più elevato [2] [4].
2. Configurazione GPU consigliata: per il modello completo di profondità-R1, è necessaria una configurazione multi-GPU. Le istanze AWS come le GPU `p4d.24xlarge` o` p5.24xlarge`, che sono dotate di GPU Nvidia A100, sono adatte. Queste istanze forniscono il VRAM necessario e la potenza di calcolo per i modelli su larga scala. Per il calcolo BF16, si consiglia una configurazione con 16 GPU NVIDIA A100 (ciascuna con 80 GB di VRAM) [1] [2].
3. Opzioni di istanza AWS: AWS offre diverse istanze in grado di supportare la distribuzione dei modelli DeepSeek-R1, tra cui il `p4d.24xlarge` e` p5.24xlarge`. Queste istanze forniscono funzionalità di elaborazione ad alte prestazioni con GPU NVIDIA A100, che sono ideali per modelli di AI su larga scala come DeepSeek-R1 [7].
4. Quantizzazione e calcolo distribuito: per ridurre i requisiti VRAM e migliorare l'efficienza, è possibile applicare le tecniche di quantizzazione. Ad esempio, l'uso della quantizzazione a 4 bit può ridurre significativamente le esigenze VRAM, consentendo la distribuzione su un minor numero di GPU. Inoltre, i quadri di calcolo distribuiti possono essere utilizzati per diffondere il carico di lavoro in più istanze, migliorando la scalabilità e le prestazioni [4].
5. Requisiti di calcolo e memoria: oltre i requisiti GPU, la distribuzione di DeepSeek-R1 richiede anche una memoria CPU sufficiente e le risorse complessive del sistema. Le istanze AWS con ampia memoria della CPU, come il `G6E.4xLarge`, possono supportare le esigenze computazionali aggiuntive di questi modelli [6].
In sintesi, la distribuzione di DeepSeek-R1 su AWS richiede una solida configurazione GPU, preferibilmente con GPU Nvidia A100 e potenzialmente sfruttando la quantizzazione e il calcolo distribuito per ottimizzare l'utilizzo delle risorse.
Citazioni:
[1] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-optimal-deployment-setup-2e48
[2] https://www.theriseunion.com/en/blog/deepseek-v3-r1-671b-gpu-requirements.html
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/385683
[4] https://apxml.com/posts/gpu-requirements-deepseek-r1
[5] https://www.youtube.com/watch?v=5rhpzgdogle
[6] https://community.databricks.com/t5/machine-learning/understanding-compute-requirements-for-deploying-deepseek-r1/td-p/109187
[7] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-models-now-available-on-aws/
[8] https://www.reddit.com/r/ollama/comments/1ifa93h/deepseek_r1_hardware_requirements_explained/
