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deepseek参数规模对应显卡

时间: 2025-03-03 09:22:52 浏览: 147

### DeepSeek 模型参数规模对应显卡要求对于不同参数规模下的 DeepSeek 模型，在昇腾平台上运行时对硬件资源的需求有所不同。具体来说： - **小型模型 (小于 10M 参数)** 这类模型通常可以在较低配置的 GPU 上顺利运行，建议至少配备 4GB 显存的显卡即可满足需求[^1]。 - **中型模型 (10M 至 50M 参数之间)** 随着参数量增加，推荐使用具有 8GB 或以上显存容量的显卡来确保训练过程中的稳定性与效率。 - **大型模型 (超过 50M 参数)** 大型模型往往需要更多计算资源支持，因此建议采用具备 16GB 及更高显存规格的专业级显卡来进行高效处理。值得注意的是，实际应用过程中还需考虑其他因素如批量大小(batch size)，这同样会影响所需GPU内存总量；同时也要关注所使用的框架版本以及优化器设置等因素可能带来的额外开销。 ```python # 示例代码用于展示如何查询当前设备信息 import torch def check_gpu_info(): if torch.cuda.is_available(): print(f"CUDA version: {torch.version.cuda}") device_count = torch.cuda.device_count() for i in range(device_count): print(f"Device [{i}]: {torch.cuda.get_device_name(i)}") print(f"Total memory: {round(torch.cuda.get_device_properties(i).total_memory / 1024**3, 2)} GB") print(f"Allocated memory: {round(torch.cuda.memory_allocated(i) / 1024**3, 2)} GB\n") check_gpu_info() ```

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