AWSにDeepSeek-R1を展開するには、大きいサイズと計算の需要があるため、重要なGPUリソースが必要です。 AWSにDeepSeek-R1モデルを展開するための特定のGPU要件と考慮事項は次のとおりです。
1。モデルサイズとVRAM要件：完全なDeepSeek-R1モデルには6710億パラメーターがあり、VRAMがかなり必要です。ネイティブFP8サポートの場合、VRAM要件は約700 GBです。ただし、モデルがBF16(NVIDIA A100のようなGPUによってサポートされている)に変換されると、VRAM要件は精度形式が高いため、約1.4 TBに増加します[2] [4]。
2。推奨されるGPU構成：完全なDeepSeek-R1モデルの場合、マルチGPUセットアップが必要です。 NVIDIA A100 GPUを装備した「P4D.24XLARGE」または「P5.24XLARGE」などのAWSインスタンスが適切です。これらのインスタンスは、大規模モデルに必要なVRAMと計算能力を提供します。 BF16計算の場合、16 NVIDIA A100 GPU(それぞれ80 GBのVRAMを持つ)を備えたセットアップが推奨されます[1] [2]。
3。AWSインスタンスオプション：AWSは、「P4D.24XLARGE」や「P5.24XLARGE」を含むDeepSeek-R1モデルの展開をサポートできるいくつかのインスタンスを提供しています。これらのインスタンスは、NVIDIA A100 GPUを使用して高性能コンピューティング機能を提供します。これは、DeepSeek-R1のような大規模なAIモデルに最適です[7]。
4。量子化と分散コンピューティング：VRAM要件を削減し、効率を向上させるために、量子化技術を適用できます。たとえば、4ビットの量子化を使用すると、VRAMのニーズが大幅に減少し、GPUが少ないための展開が可能になります。さらに、分散コンピューティングフレームワークを利用して、ワークロードを複数のインスタンスに広げることができ、スケーラビリティとパフォーマンスを向上させることができます[4]。
5。計算およびメモリの要件：GPU要件を超えて、DeepSeek-R1の展開には、十分なCPUメモリとシステム全体のリソースも必要です。 「G6E.4XLARGE」などの十分なCPUメモリを持つAWSインスタンスは、これらのモデルの追加の計算ニーズをサポートできます[6]。
要約すると、AWSにDeepSeek-R1を展開するには、堅牢なGPUセットアップ、できればNVIDIA A100 GPUを使用し、潜在的に量子化と分散コンピューティングを活用して、リソース利用を最適化する必要があります。
引用：
[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-abailable-on-aws/
[8] https://www.reddit.com/r//ollama/comments/1ifa93h/deepseek_r1_hardware_requirements_explained/