Spekuliacinis dekodavimas AI modeliuose, tokiuose kaip „Deepseek-R1“, paprastai apima pažangias skaičiavimo metodus, siekiant pagerinti našumą ir efektyvumą. Nors specifiniai spekuliacinio dekodavimo „Deepseeek-R1“ aparatinės įrangos reikalavimai nėra išsamūs turimoje literatūroje, bendri aparatūros reikalavimai paleisti „Deepseek-R1“ modelius gali suteikti informacijos apie tai, ko gali prireikti.
Bendrieji aparatinės įrangos reikalavimai „Deepseek-R1“
„Deepseek-R1“, turintis 671 milijardą parametrų, yra labai reiklus modelis, kuriam reikalingi reikšmingi skaičiavimo ištekliai. Čia yra keletas pagrindinių aparatinės įrangos reikalavimų, susijusių su „Deepseek-R1“ ir jo variantais:
-GPU: Viso „Deepseek-R1“ modeliui labai svarbu daugialypės GPU sąranka. Tai gali apimti aukščiausios klasės GPU, tokius kaip „NVIDIA A100 80 GB“, naudojimas su tokiomis konfigūracijomis kaip 16 GPU, kad būtų patenkinti esminiai VRAM reikalavimai-maždaug 1 342 GB [1] [5]. Mažesniuose distiliuotuose modeliuose, kaip „NVIDIA RTX 3060“, „RTX 3070“, „RTX 3080“ ar „RTX 4090“, GPU yra rekomenduojami atsižvelgiant į modelio dydį [1] [2].
- RAM: Nors mažiausiai rekomenduojama RAM mažesniems modeliams yra apie 8 GB [2], didesniems modeliams reikia žymiai daugiau atminties. Pavyzdžiui, paleisti modelį su dideliu konteksto langu gali prireikti šimtų GBS RAM [3].
-CPU: efektyviam apdorojimui rekomenduojama rekomenduojama atlikti aukštos kokybės daugialypį procesorių. Procesai, tokie kaip „AMD EpYC“ ar „Intel Xeon“, yra tinkami tvarkyti didesnių modelių skaičiavimo apkrovą [4].
Spekuliacinio dekodavimo aspektai
Spekuliaciniams dekodavimo metodams gali prireikti papildomų skaičiavimo išteklių, nes vienu metu ištirti kelis dekodavimo kelius. Tai gali padidinti paklausą:
- GPU galia: gali prireikti galingesnio GPU arba papildomų GPU paskirstytoje sąrankoje, kad būtų galima valdyti padidėjusį spekuliacinio dekodavimo skaičiavimo apkrovą.
- Atmintis: Norėdami saugoti ir valdyti papildomus duomenis, sugeneruotus spekuliacinių dekodavimo procesų metu, gali reikėti patobulinti atminties galimybes.
- Tinklo kūrimas: paskirstytoms sąrankoms, norint efektyviai bendrauti tarp skirtingų mazgų ar GPU [6], gali prireikti paskirstytų sąrankų, gali prireikti greitųjų tinklų (pvz., 10G tinklų) [6].
Apibendrinant galima pasakyti, kad nors konkretūs spekuliacinio dekodavimo „Deepseeek-R1“ aparatinės įrangos reikalavimai nėra aiškiai nurodyti, tikėtina, kad tokiems metodams būtų naudinga dar patikimesnėms aparatinės įrangos konfigūracijoms, nei reikalingos standartiniam modelio veikimui. Tai apima galingesnes GPU, padidėjusią atmintį ir potencialiai patobulintas paskirstytų sąrankų tinklų kūrimo galimybes.
Citatos:
[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-architcture-training-local-deployment-and-hardware-requirements-3Mf8
[6] https://www.reddit.com/r/ollama/comment
[7] https://apxml.com/posts/gpu-requirements-deepseek-r1
[8] https://www.youtube.com/watch?v=aspghov6leq