Spekulatīva dekodēšana AI modeļos, piemēram, DeepSEEK-R1, parasti ietver uzlabotas skaitļošanas metodes, lai uzlabotu veiktspēju un efektivitāti. Kaut arī īpašas aparatūras prasības spekulatīvai dekodēšanai DeepSEEK-R1 nav detalizētas pieejamajā literatūrā, vispārējās aparatūras prasības pēc DeepSEEK-R1 modeļu vadīšanas var sniegt ieskatu par to, kas varētu būt nepieciešams.
Vispārīgas aparatūras prasības attiecībā uz DeepSeek-R1
DeepSEEK-R1 ar 671 miljardu parametru ir ļoti prasīgs modelis, kam nepieciešami ievērojami skaitļošanas resursi. Šeit ir dažas galvenās aparatūras prasības DeepSEEK-R1 un tā variantu vadīšanai:
-GPU: Pilnam DeepSEEK-R1 modelim ir būtiska nozīme vairāku GPU iestatīšanā. Tas varētu ietvert augstas klases GPU izmantošanu, piemēram, NVIDIA A100 80 GB, ar tādām konfigurācijām kā 16 GPU, lai atbilstu būtiskajām VRAM prasībām aptuveni 1342 GB [1] [5]. Mazākiem destilētiem modeļiem, piemēram, NVIDIA RTX 3060, RTX 3070, RTX 3080 vai RTX 4090, ir ieteicams atkarībā no modeļa lieluma [1] [2].
- RAM: Lai gan mazāku modeļu minimālais ieteicamais RAM ir aptuveni 8 GB [2], lielākiem modeļiem ir nepieciešama ievērojami lielāka atmiņa. Piemēram, modeļa palaišanai ar lielu konteksta logu varētu būt nepieciešams simtiem GB RAM [3].
-CPU: efektīvai apstrādei ieteicams veikt augstas veiktspējas daudzkodolu procesoru. CPU, piemēram, AMD EPYC vai Intel Xeon, ir piemēroti lielāku modeļu aprēķina slodzes apstrādei [4].
Apsvērumi spekulatīvai dekodēšanai
Spekulatīvām dekodēšanas metodēm var būt nepieciešami papildu skaitļošanas resursi, jo to raksturu vienlaikus izpētīt vairāki dekodēšanas ceļi. Tas potenciāli varētu palielināt pieprasījumu pēc:
- GPU jauda: jaudīgāki GPU vai papildu GPU sadalītā iestatījumā varētu būt nepieciešami, lai apstrādātu palielinātu spekulatīvās dekodēšanas aprēķina slodzi.
- Atmiņa: varētu būt vajadzīgas uzlabotas atmiņas iespējas, lai saglabātu un pārvaldītu papildu datus, kas ģenerēti spekulatīvu dekodēšanas procesu laikā.
- Tīklošana: Izplatītiem iestatījumiem var būt nepieciešams ātrdarbīgs tīkls (piemēram, 10 g tīkla), lai efektīvi sazinātos starp dažādiem mezgliem vai GPU [6].
Rezumējot, kaut arī īpašas aparatūras prasības spekulatīvai dekodēšanai DeepSEEK-R1 nav skaidri norādītas, iespējams, ka šādām metodēm būtu izdevīgāka no vēl spēcīgākas aparatūras konfigurācijas nekā tās, kas vajadzīgas standarta modeļa darbībai. Tas ietver jaudīgākas GPU, paaugstinātu atmiņu un potenciāli uzlabotas tīkla iespējas sadalītām iestatījumiem.
Atsauces:
[1] https://dev.to/askyt/deepseek-r1-671b-complete-hardware-requirements-optimal-izvietojums-setup-2e48
[2] https://www.geeky-gadgets.com/hardware-requirements-for-depseek-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-dreplation-and-hardware-requirements-3mf8
[6] https://www.reddit.com/r/ollama/comments/1icv7wv/hardware_requirements_for_running_the_full_size/
[7] https://apxml.com/posts/gpu-requirements-depseek-r1
[8] https://www.youtube.com/watch?v=aspghov6leq