Скорость и ресурсоёмкость: как работает DeepSeek на CPU и GPU

Современные языковые модели всё чаще становятся инструментами повседневной работы — от генерации текстов до анализа данных. DeepSeek, одна из перспективных открытых LLM-платформ, интересует не только исследователей, но и широкую аудиторию разработчиков, студентов и энтузиастов. Особенно актуальным становится вопрос её производительности: как работает DeepSeek на CPU и GPU, можно ли запустить её без CUDA, и что стоит учитывать при планировании ресурсов?

В этой статье мы разберём, как DeepSeek ведёт себя в разных вычислительных средах, насколько она зависима от графических ускорителей, какие параметры влияют на скорость, а также каким образом можно добиться наилучших результатов при ограниченных ресурсах.

Общая производительность DeepSeek в разных условиях

DeepSeek — это авто-регрессионная языковая модель с архитектурой, близкой к GPT, разработанная для генерации, редактирования и понимания текста. Её производительность напрямую зависит от объёма параметров модели (чаще всего — 7B, 33B и другие варианты), а также от аппаратной платформы, на которой она запускается.

На GPU DeepSeek раскрывает свой потенциал максимально. Модели размером 7B или 13B легко масштабируются на современных графических ускорителях (например, A100, RTX 3090, RTX 4090), где параллельные вычисления позволяют выдавать ответы почти мгновенно. Особенно эффективно использование CUDA, которая задействует ресурсы GPU по максимуму.

На CPU ситуация иная. Без CUDA производительность падает на порядок. Даже при наличии мощных многопоточных процессоров (например, Ryzen Threadripper, Intel Xeon) запуск больших моделей сопровождается значительной задержкой. Однако DeepSeek можно адаптировать и под CPU: используя оптимизированные сборки с поддержкой AVX-инструкций и сокращённые версии модели.

Скорость генерации на CPU чаще всего составляет от 0.3 до 1.5 токенов в секунду — в зависимости от объёма модели, объёма RAM, архитектуры процессора и качества сборки. GPU обеспечивает скорости от 10 до 70 токенов в секунду.

Как работает DeepSeek без CUDA и можно ли обойтись CPU

Запуск DeepSeek без CUDA возможен и довольно распространён в академической среде и у энтузиастов, не имеющих доступа к дорогим видеокартам. Однако такой запуск требует разумного подхода и понимания ограничений.

Во-первых, стоит выбрать меньшую модель. DeepSeek-7B — наиболее подходящий вариант для CPU, особенно при наличии 32–64 ГБ оперативной памяти. Для стабильной работы желательно иметь и подкачку (swap), особенно если оперативной памяти недостаточно.

Во-вторых, важно использовать правильные библиотеки. Для запуска без CUDA подходят:

• llama.cpp — популярная реализация, заточенная под CPU, поддерживает DeepSeek-совместимые модели;

• GGUF-сборки (с оптимизацией под AVX2/AVX512);

• exllama и exllama.cpp — частично GPU-совместимые, но работают и на CPU.

Третьим фактором становится threading — количество потоков процессора. DeepSeek масштабируется с увеличением потоков, но только до определённой степени: после 16–24 потоков рост замедляется. Поэтому многопоточные CPU имеют преимущество.

Запуск без CUDA означает также отказ от FP16 и других ускоренных форматов, что снижает производительность. Однако конвертация модели в INT4 или INT8 позволяет ускорить работу даже на CPU и заметно экономит RAM.

Вот примерный список факторов, которые влияют на производительность DeepSeek без CUDA:

• наличие AVX-инструкций;

• количество ядер и потоков;

• тип сборки (INT4 быстрее, но менее точно);

• размер модели;

• объем и скорость оперативной памяти;

• использование swap при нехватке RAM.

Плюсы и минусы CPU и GPU при работе с DeepSeek

Для оценки возможностей и ограничений различных аппаратных решений удобно рассмотреть сравнительную таблицу:

Эта таблица подчёркивает ключевые особенности: GPU обеспечивает максимальную производительность, но требует наличия CUDA и подходящего железа. CPU подойдёт для легких задач, экспериментов и обучения, особенно при использовании оптимизированных сборок.

Как улучшить производительность DeepSeek при слабом железе

Даже без топового оборудования можно добиться приемлемых результатов. Есть ряд способов повысить производительность при запуске DeepSeek на CPU или маломощных GPU:

1. Использовать INT4-сборки. Они сокращают объём оперативной памяти до 25% от исходной FP16-модели и ускоряют выполнение.

2. Уменьшить длину контекста. Контекст в 512 токенов обрабатывается быстрее, чем 2048 или 4096.

3. Запускать генерацию без температуры и с низким top_p — это ускоряет выбор токенов и снижает вариативность.

4. Включить многопоточность и использовать все доступные ядра.

5. Задействовать SWAP-диск — особенно на SSD — при нехватке оперативной памяти.

6. Подключить оптимизированные компиляторы (например, clang с LTO) для сборки llama.cpp.

7. Избегать запуска нескольких моделей одновременно: каждая отнимает ресурсы.

Вот краткий перечень рекомендаций:

• запускайте только одну модель за раз;

• используйте сборки с поддержкой INT4/INT8;

• оптимизируйте длину промпта;

• запускайте без генерации логов и лишних выводов;

• предпочтительно — использовать CPU с AVX2 или выше.

Даже при запуске на ноутбуке с 8–16 ГБ оперативной памяти и без дискретной видеокарты можно добиться генерации 1 токена в секунду — если использовать DeepSeek 7B в INT4-формате.

DeepSeek в продакшене: когда важна скорость, а когда — стабильность

Запуск DeepSeek в продакшене (например, в API или как часть ассистента) требует точной оценки соотношения «скорость / ресурсы / надёжность». В разных сценариях акценты смещаются.

Для обслуживания большого количества запросов, особенно в реальном времени, GPU — безальтернативное решение. Высокая скорость генерации, стабильность при высокой нагрузке и возможность масштабирования делают его идеальным. Большие языковые модели (13B и выше) на CPU практически не применимы в таком контексте.

Однако при создании приватных локальных решений, в которых важна автономность и безопасность, CPU становится выигрышным решением. Это позволяет:

• развернуть решение на локальной машине без подключения к внешним API;

• сохранить полную конфиденциальность данных;

• работать даже в офлайн-режиме.

DeepSeek хорошо масштабируется в таких задачах: её можно использовать в редактировании текста, генерации инструкций, написании кода (в небольших объёмах) — даже при медленной генерации, если это компенсируется качеством.

Нужно учитывать также затраты: мощная GPU (например, RTX 4090) стоит значительно дороже, чем CPU-система, особенно если учитывать энергию и охлаждение. В образовательных проектах, лабораториях, в DIY-сообществах CPU становится реальным компромиссом.

Итоговый выбор платформы зависит от:

• целевой задачи (реалтайм vs. офлайн-обработка);

• бюджета;

• объёма обрабатываемого текста;

• доступности оборудования.

DeepSeek в этом плане гибка: она показывает отличные результаты на GPU, но адаптируема и под CPU, особенно при знании нюансов сборки и запуска.

Заключение

DeepSeek — мощный и гибкий инструмент, подходящий для работы в самых разных условиях. На GPU она демонстрирует высокую скорость и качество, особенно с поддержкой CUDA и современных ускорителей. Однако даже на CPU можно добиться стабильной генерации, если использовать оптимизированные сборки, уменьшенные модели и грамотную настройку параметров.

Запуск без CUDA возможен и оправдан во многих случаях: от образовательных проектов до локальных приватных решений. Главное — учитывать ограничения железа и подбирать конфигурации, соответствующие задачам.

При выборе между CPU и GPU стоит ориентироваться на конечную цель: нужен ли вам максимальный отклик в реальном времени, или приоритет — автономность и безопасность. DeepSeek позволяет действовать гибко и осознанно, вне зависимости от уровня ваших ресурсов.