DeepSeek R1图解

This is a mind map about DeepSeek R1，Main content: 运行速度，适用场景，计算性能，GPU占用，数据类型及精度，性能计算，8B，671B，1.5B，32B，14B，70B，7B。

DeepSeek R1

• 1.5B
  • 定位：小型模型。
  • 适用：个人用户，短文本生成、基础问答。
  • 硬件：4核CPU、8GB内存， GPU加速4GB+显存。
  • 显卡：纯CPU推理可行，非必须，实验环境可选RTX 3060等。
  • INT4推理：4核8GB显存0.75GB硬盘0.75GB+0.4GB。
  • INT8推理：4核8GB显存1.5GB硬盘1.5GB+0.75GB。
  • FP16推理：4核8GB显存3GB硬盘3GB+1.5GB。
  • FP16训练：4核8GB显存3GB硬盘3GB+1.5GB。
• 7B
  • 定位：小型模型。
  • 适用：个人用户、文案撰写、表格处理。
  • 硬件：8核CPU、16GB内存， GPU加速14GB+显存。
  • 显卡：纯CPU推理可行，非必选，实验环境可选RTX 3090、RTX 4090、L20等。
  • INT4推理：8核16GB显存3.5GB硬盘3.5GB+1.75GB。
  • INT8推理：8核16GB显存7GB硬盘7GB+3.5GB。
  • FP16推理：8核16GB显存14GB硬盘14GB+7GB。
  • FP16训练：16核32GB显存56GB硬盘14GB+7GB。
• 8B
  • 定位：小型模型。
  • 适用：个人用户、初级代码生成、逻辑推理。
  • 硬件：8核CPU、16GB内存， GPU加速16GB+显存。
  • 显卡：纯CPU推理可行，非必选，实验环境可选RTX 3090、RTX 4090、L20等。
  • INT4推理：8核16GB显存3.5GB硬盘4GB+2GB。
  • INT8推理：8核16GB显存7GB硬盘8GB+4GB。
  • FP16推理：8核16GB显存14GB硬盘16GB+8GB。
  • FP16训练：16核32GB显存64GB硬盘16GB+8GB。
• 14B
  • 定位：中型模型。
  • 适用：个人用户、长文本生成、数学推理。
  • 硬件：i9级CPU、32GB内存、GPU加速28GB+显存。
  • 显卡：不建议纯CPU推理，实验环境可选2卡RTX 4090、2卡L20等。
  • INT4推理：8核32GB显存7GB硬盘7GB+3.5GB。
  • INT8推理：8核32GB显存14GB硬盘14GB+7GB。
  • FP16推理：8核32GB显存28GB硬盘28GB+14GB。
  • FP16训练：Xeon8核64GB显存112GB硬盘28GB+14GB。
• 32B
  • 定位：中型模型
  • 适用：企业级用户、金融预测、知识问答系统
  • 硬件：Xeon 8核CPU、64GB内存、GPU加速64GB+显存。
  • 显卡：实验环境可选2-4卡RTX 4090、2-4卡L20等，生产环境多卡A100/H100或同级。
  • INT4推理：Xeon8核128GB显存12GB硬盘8GB+16GB。
  • INT8推理：Xeon8核128GB显存32GB硬盘32GB+16GB。
  • FP16推理：Xeon8核128GB显存64GB硬盘64GB+32GB。
  • FP16训练：Xeon16核256GB显存256GB硬盘64GB+32GB
• 70B
  • 定位：大型模型。
  • 适用：企业级用户、多模态预处理、深度学习研究。
  • 硬件：32核CPU、128GB内存、GPU加速140GB+显存。
  • 显卡：实验环境可选2卡A100/H100等，生产环境4-8卡A100/H100或同级显卡。
  • INT4推理：Xeon8核128GB显存35GB硬盘35GB+17.5GB。
  • INT8推理：Xeon8核128GB显存70GB硬盘70GB+35GB。
  • FP16推理：Xeon8核128GB显存140GB硬盘140GB+70GB。
  • FP16训练：Xeon32核512GB显存560GB硬盘140GB+70GB。
• 671B
  • 定位：大型模型。
  • 适用：科研机构、气候建模、基因组分析。
  • 硬件：64核CPU、512GB内存、GPU加速1342GB+显存。
  • 显卡：实验环境可选20*A100/H100等，生产环境多节点分布式部署多卡A100/H100或同级显卡。
  • INT4推理：Xeon64核5121GB显存335GB硬盘335GB+167GB。
  • INT8推理：Xeon64核512GB显存671GB硬盘671GB+335GB。
  • FP16推理：Xeon64核512GB显存1342GB硬盘1342GB+671GB。
  • FP16训练：Xeon64核4096GB显存5370GB硬盘1342GB+671GB。
• 运行速度
  • 显存带宽与速度
    • 显存带宽直接影响吞吐量，公式为Z=B×系数（B为带宽，系数随模型规模递减）。 例如： 1.5B模型：Z ≈B×0.2933（如RTX 4090 D带宽1792GB/s，理论速度约525tokens/s，实际受优化限制为50-80 tokens/s）。 32B模型：实测M2 Max MacBook（32GB内存）仅8-9 tokens/s。
  • 量化对速度的影响
    • INT4量化可提升小模型速度2-3倍，但大模型（如32B以上）因计算复杂度高，提升有限（约1.5倍）
• 性能计算
  • 推理显存≈参数量×精度字节数（FP16: 2B, INT8: 1B, INT4: 0.5B）+KV缓存+激活值（约参数显存的15%）（在推理过程中创建的张量）。
  • 训练显存≈推理显存×4-6（含梯度、优化器状态等），建议使用混合精度或分布式训练技术（如ZeRO）。
  • 硬盘需求≈模型文件（参数量×精度字节数）+50%临时空间。
  • 举例：假设模型是16-bit精度（权重）发布，模型的参数量为70B，推理最低需要70B*2Bytes=140G显存，训练需要140G*4，训练最低需要560G显存。
• 适用场景
  • FP32 适用于对精度要求极高的科学计算、复杂的模拟仿真以及模型训练的初期阶段等场景，以保证模型的准确性和稳定性。
  • FP16 适用于深度学习模型的训练和推理阶段，尤其是在 GPU 支持的情况下，能够在不损失太多精度的前提下提高计算效率和减少内存占用。
  • int8 主要用于模型推理阶段的量化，特别是在资源受限的设备上，如移动设备、嵌入式设备等，以实现快速的推理速度和较低的功耗。
  • int4 则更适用于对内存和计算资源要求极致苛刻的场景，如在超大规模模型的压缩和部署中，作为进一步优化的手段，但需要更复杂的技术来保证模型性能。
• 计算性能
  • 在现代 GPU 上，FP32 计算通常是最基础和稳定的，但计算速度相对较慢。
  • FP16 由于数据量较小，在支持 FP16 计算的 GPU 上，计算速度可以比 FP32 快很多，例如 NVIDIA 的一些 GPU 架构对 FP16 计算有专门的优化。
  • int8 和 int4 的计算速度通常比浮点数更快，因为整数计算的逻辑相对简单，而且在一些硬件上（如特定的 AI 加速器）对整数计算有专门的加速支持。但使用整数计算需要在量化和反量化过程中进行额外的处理，以确保计算结果的准确性。
• GPU占用
  • FP32 占用 4 个字节（32 位）的内存空间。
  • FP16 占用 2 个字节（16 位）的内存空间，是 FP32 的一半。
  • int8 占用 1 个字节（8 位）的内存空间，是 FP32 的四分之一。
  • int4 占用 0.5 个字节（4 位）的内存空间，是 FP32 的八分之一。
• 数据类型及精度
  • FP32（单精度浮点数）：“FP” 代表 “Floating Point”（浮点数），32 表示占用 32 位存储空间。它使用 IEEE 754 标准来表示数值，能够提供大约 7 位有效数字的精度。在深度学习中，FP32 可以较为精确地表示权重和激活值等数据，是一种常用的默认数据类型。例如在一些对精度要求较高的科学计算、图像处理等任务中，FP32 能保证计算结果的准确性。
  • FP16（半精度浮点数）：同样基于 IEEE 754 标准，占用 16 位存储空间。其精度相对 FP32 较低，大约能提供 3 到 4 位有效数字的精度。虽然精度有所降低，但在许多深度学习任务中，尤其是在现代 GPU 支持的情况下，FP16 可以在不显著影响模型性能的前提下，大幅减少内存占用和计算量，加快训练和推理速度。
  • int8（8 位整数）：“int” 代表 “Integer”（整数），占用 8 位存储空间。它只能表示整数，范围通常是 -128 到 127（有符号整数）。在深度学习中，int8 常用于量化技术，将浮点数转换为整数进行计算，以减少内存占用和计算量，提高推理效率。例如在一些对实时性要求较高的应用，如移动设备上的图像识别、语音识别等，int8 量化可以使模型在有限的资源下快速运行。
  • int4（4 位整数）：占用 4 位存储空间，能表示的整数范围更小。在一些对存储和计算资源要求极为苛刻的场景中，如超大规模模型的推理阶段，int4 可以进一步压缩模型，减少内存需求和计算时间。但由于其表示范围有限，使用时需要更精细的量化策略来确保模型性能不受太大影响。