DeepSeek R1 на A100

Как я уже писал, мы попробовали позапускать «Дипсик Эр1» на разных конфигурациях графических ускорителей NVIDIA A100. Запускали не полную модель, а квантизованную. Неясно насколько она глупее на наших задачах, бегло попробовали разные тесты, как будто бы от квантизации она пострадала несильно.

Я собирался написать об этом ещё раз, когда мы разберёмся с подходящей конфигурацией, но как-то позабыл.

Выводы следующие.

Для того, чтобы модель поместилась в видеопамять, суммарно нужно около 150 гигабайт. То есть две Nvidia A100 по 80 ГБ подходят. Эта конфигурация позволяет работать одному пользователю в один момент времени. Остальные будут ждать, когда ресурс освободится. Соответственно, конфигурация, которая у меня на скриншоте, может отвечать одновременно двум пользователям.

При этом оперативная память почти не используется. Её можно выделять очень мало.

Если модель в видеопамять не умещается, она может загружаться в оперативную память, но при этом скорость её работы сильно падает, не советую.

Ядер центрального процессора при этом много не надо. Иногда по непонятной причине они нагружаются, но не сильно. Около пары десятков ядер хватает за глаза, можно было уменьшать, но мы этот параметр не крутили.

Покупать при этом, конечно же, надо не A100, а H100, у них сейчас самое выгодное соотношение цена/вычислительная мощность. Ждать их дольше, но оно того стоит.