Triển khai DeepSeek-R1 trên AWS đòi hỏi các tài nguyên GPU đáng kể do quy mô lớn và nhu cầu tính toán của nó. Dưới đây là các yêu cầu và cân nhắc GPU cụ thể để triển khai các mô hình DeepSeek-R1 trên AWS:
1. Kích thước mô hình và các yêu cầu VRAM: Mô hình DeepSeek-R1 đầy đủ có 671 tỷ tham số, đòi hỏi VRAM đáng kể. Đối với hỗ trợ FP8 bản địa, yêu cầu VRAM là khoảng 700 GB. Tuy nhiên, nếu mô hình được chuyển đổi thành BF16 (được hỗ trợ bởi GPU như NVIDIA A100), yêu cầu VRAM tăng lên khoảng 1,4 TB do định dạng chính xác cao hơn [2] [4].
2. Cấu hình GPU được đề xuất: Đối với mô hình DeepSeek-R1 đầy đủ, một thiết lập đa GPU là cần thiết. Các trường hợp AWS như `p4d.24xlarge` hoặc` p5.24xlarge`, được trang bị GPU NVIDIA A100, phù hợp. Các trường hợp này cung cấp VRAM cần thiết và tính năng lượng cho các mô hình quy mô lớn. Để tính toán BF16, một thiết lập với 16 GPU NVIDIA A100 (mỗi GPU có 80 GB VRAM) được khuyến nghị [1] [2].
3. Tùy chọn phiên bản AWS: AWS cung cấp một số trường hợp có thể hỗ trợ triển khai các mô hình DeepSeek-R1, bao gồm `P4D.24xLarge` và` P5.24xLarge`. Các trường hợp này cung cấp các khả năng tính toán hiệu suất cao với GPU NVIDIA A100, rất lý tưởng cho các mô hình AI quy mô lớn như DeepSeek-R1 [7].
4. Lượng tử hóa và điện toán phân tán: Để giảm các yêu cầu VRAM và nâng cao hiệu quả, các kỹ thuật lượng tử hóa có thể được áp dụng. Ví dụ, sử dụng lượng tử hóa 4 bit có thể làm giảm đáng kể VRAM, cho phép triển khai trên ít GPU hơn. Ngoài ra, các khung máy tính phân tán có thể được sử dụng để truyền tải khối lượng công việc qua nhiều trường hợp, tăng cường khả năng mở rộng và hiệu suất [4].
5. Tính toán và yêu cầu bộ nhớ: Ngoài các yêu cầu GPU, việc triển khai DeepSeek-R1 cũng đòi hỏi đủ bộ nhớ CPU và tài nguyên hệ thống tổng thể. Các trường hợp AWS với bộ nhớ CPU phong phú, chẳng hạn như `G6E.4xlarge`, có thể hỗ trợ các nhu cầu tính toán bổ sung của các mô hình này [6].
Tóm lại, việc triển khai DeepSeek-R1 trên AWS yêu cầu thiết lập GPU mạnh mẽ, tốt nhất là với GPU NVIDIA A100 và có khả năng tận dụng lượng tử hóa và phân phối điện toán để tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên.
Trích dẫn:
[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
.
.