DeepSeek-R1 671B
Để triển khai mô hình DeepSeek-R1 671B, yêu cầu phần cứng chủ yếu tập trung vào bộ nhớ VRAM và cấu hình GPU. Dưới đây là thông tin chi tiết dựa trên kết quả tìm kiếm:
1. Yêu cầu VRAM cho DeepSeek-R1 671B
Phiên bản đầy đủ (full weights):
Cần khoảng 1,300–1,342 GB VRAM khi chạy ở độ chính xác FP16/FP32 113.
Đây là yêu cầu quá lớn đối với một GPU đơn lẻ, đòi hỏi thiết lập đa GPU (ví dụ: 16× NVIDIA A100 80GB hoặc 8× NVIDIA H200 141GB) để phân phối tải 113.
Phiên bản lượng tử hóa (quantized):
Với lượng tử hóa 4-bit, VRAM giảm xuống còn ~400 GB 4.
Tuy nhiên, hiệu năng có thể bị ảnh hưởng nhẹ tùy thuộc vào phương pháp tối ưu hóa 4.
2. Cấu hình GPU được đề xuất
NVIDIA H200:
Mỗi GPU H200 cung cấp 141 GB VRAM, cho phép triển khai mô hình 671B trên 8 GPU (tổng 1,128 GB VRAM) với độ chính xác FP8 13.
H200 cũng có băng thông bộ nhớ cao (4.8 TB/s), phù hợp cho các tác vụ suy luận phức tạp 13.
NVIDIA A100/A6000:
Cấu hình 16× A100 80GB (1,280 GB VRAM) hoặc 10× RTX A6000 48GB (480 GB VRAM) cho các triển khai quy mô lớn 19.
3. Tối ưu hóa và giải pháp thay thế
Distributed Inference (phân tán đa node):
Sử dụng vLLM hoặc Tensor Parallelism để phân phối tải trên nhiều GPU/nút, giảm áp lực VRAM 13.
CPU Offloading:
Một số người dùng đã chạy mô hình trên CPU với 512 GB RAM và GPU RTX 3090, nhưng tốc độ xử lý chậm hơn (3.5–4.25 token/giây) 12.
4. Chi phí và khả năng mở rộng
Triển khai trên nền tảng đám mây như HPC-AI.com có giá $2.09/giờ cho mỗi GPU H200 13.
Đối với hệ thống tự xây dựng, chi phí phần cứng (bao gồm EPYC server, 512 GB RAM, GPU) khoảng 2,500 12.
5. So sánh với các phiên bản Distilled
Các phiên bản "distilled" (tinh chế) như 70B hoặc 32B yêu cầu VRAM thấp hơn (32.7–14.9 GB), phù hợp với GPU consumer như RTX 4090 14.
Kết luận
DeepSeek-R1 671B là mô hình cực lớn, đòi hỏi đầu tư đáng kể vào phần cứng. Để triển khai hiệu quả, người dùng nên cân nhắc giữa lượng tử hóa, phân phối đa GPU, hoặc sử dụng các phiên bản distilled nếu không cần hiệu năng tối đa.
Comments
Post a Comment