Производительность модели DeepSeek зависит от пропускной способности оперативной памяти, потому что эта модель работает в оперативной памяти, а не в памяти видеокарты. 3

При этом требования к объёму оперативной памяти зависят от размера модели, типа развёртывания (локальное или облачное) и предполагаемого использования (инференс или обучение). 2 Например, для базового инференса достаточно системы с 16–32 ГБ оперативной памяти, а для обучения требуется минимум 32–128 ГБ при использовании видеокарт высокого класса. 2

Для оптимизации памяти и ускорения вычислений DeepSeek использует смешанную структуру обучения FP8, которая экономит больше памяти, чем традиционные FP16 и FP32, а также DualPipe-алгоритм для минимизации задержек при передаче данных между GPU. 4