DeepSeek-R1과 같은 AI 모델의 투기 디코딩에는 일반적으로 성능과 효율성을 향상시키기위한 고급 계산 기술이 포함됩니다. DeepSeek-R1의 투기 디코딩에 대한 특정 하드웨어 요구 사항은 사용 가능한 문헌에 자세히 설명되어 있지 않지만 DeepSeek-R1 모델을 실행하려는 전반적인 하드웨어 요구는 필요한 사항에 대한 통찰력을 제공 할 수 있습니다.
DeepSeek-R1의 일반 하드웨어 요구 사항
671 억 개의 매개 변수를 보유한 DeepSeek-R1은 상당한 계산 자원이 필요한 매우 까다로운 모델입니다. DeepSeek-R1 및 그 변형을 실행하기위한 몇 가지 주요 하드웨어 요구 사항은 다음과 같습니다.
-GPU : Full DeepSeek-R1 모델의 경우 멀티 GPU 설정이 필수적입니다. 여기에는 NVIDIA A100 80GB와 같은 고급 GPU를 사용하는 것이 포함될 수 있으며, 16 GPU와 같은 구성은 대략 1,342GB [1] [5]의 실질적인 VRAM 요구 사항을 충족시킵니다. 더 작은 증류 모델의 경우, NVIDIA RTX 3060, RTX 3070, RTX 3080 또는 RTX 4090과 같은 GPU는 모델 크기 [1] [2]에 따라 권장됩니다.
-RAM : 소규모 모델의 최소 권장 RAM은 약 8GB [2]이지만 더 큰 모델에는 훨씬 더 많은 메모리가 필요합니다. 예를 들어, 컨텍스트 창이 큰 모델을 실행하면 수백 GB의 RAM이 필요할 수 있습니다 [3].
-CPU : 효율적인 처리에는 고성능 멀티 코어 프로세서가 권장됩니다. AMD EPYC 또는 Intel Xeon과 같은 CPU는 더 큰 모델의 계산 부하를 처리하는 데 적합합니다 [4].
투기 디코딩에 대한고려 사항
투기 디코딩 기술은 다중 디코딩 경로를 동시에 탐색하는 특성으로 인해 추가 계산 자원이 필요할 수 있습니다. 이것은 잠재적으로 다음에 대한 수요를 증가시킬 수 있습니다.
-GPU 전원 : 분산 설정에서 더 강력한 GPU 또는 추가 GPU가 추측 디코딩의 계산 부하를 처리하려면 필요할 수 있습니다.
- 메모리 : 투기 디코딩 프로세스 중에 생성 된 추가 데이터를 저장하고 관리하기 위해 향상된 메모리 기능이 필요할 수 있습니다.
- 네트워킹 : 분산 설정의 경우 다른 노드 또는 GPU간에 효율적으로 통신하려면 고속 네트워킹 (예 : 10G 네트워킹)이 필요할 수 있습니다 [6].
요약하면, DeepSeek-R1에서 투기 디코딩에 대한 특정 하드웨어 요구 사항은 명시 적으로 언급되지 않았지만, 이러한 기술은 표준 모델 작동에 필요한 것보다 훨씬 강력한 하드웨어 구성의 혜택을받을 수 있습니다. 여기에는보다 강력한 GPU, 메모리 증가 및 분산 설정을위한 잠재적으로 향상된 네트워킹 기능이 포함됩니다.
인용 :
[1] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-optimal-deployment-setup-2e48
[2] https://www.geeky-gadgets.com/hardware-requirements-for-deepseek-r1-ai-models/
[3] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/19
[4] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-70b-hardware-requirements-1kd0
[5] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-architecture-training-local-deployment-and-hardware-requirements-3mf8
[6] https://www.reddit.com/r/ollama/comments/1icv7wv/hardware_requirements_for_for_running_the_full_size/
[7] https://apxml.com/posts/gpu-requirements-deepseek-r1
[8] https://www.youtube.com/watch?v=aspghov6leq