주요 내용
DeepSeek R1은 매우 높은 VRAM 요구 사항 을 가지며, 특히 전체 671B 파라미터 버전은 1800GB가 넘는 VRAM이 필요합니다.
증류 버전(8B, 14B 등)은 더 관리하기 쉬우며, 최적화를 통해 고급 소비자용 GPU에서 실행할 수 있습니다.
로컬 실행은 주요 기술적 과제 를 제시합니다. 여기에는 제한된 VRAM, 전력 및 냉각 요구 사항, 복잡한 멀티 GPU 설정 등이 포함됩니다.
Novita AI 와 같은 플랫폼은 DeepSeek R1을 위한 고성능 GPU 인스턴스와 API 액세스를 제공하여 배포를 더 저렴하고 확장 가능하게 만듭니다.
대규모 언어 모델(LLM)인 DeepSeek R1은 자연어 이해와 생성을 발전시켰지만, 로컬에서 실행하려면 특히 VRAM 측면에서 상당한 하드웨어적 과제가 있습니다. 이 글에서는 DeepSeek R1의 VRAM 요구 사항, 홈 서버 배포의 어려움, 실용적인 최적화 전략, 클라우드 기반 API 사용의 비용 이점을 살펴봅니다.
VRAM이란 무엇인가?
VRAM 아키텍처
VRAM(비디오 RAM)은 GPU 내의 전용 메모리로, 원래 CPU에서 이미지 및 그래픽 렌더링 작업을 오프로드하기 위해 설계되었습니다. 시스템 RAM보다 높은 대역폭을 제공하는 VRAM은 대규모 그래픽 및 모델 워크로드를 처리하는 데 필수적인 빠른 데이터 전송을 가능하게 합니다. 공유 시스템 RAM과 달리 VRAM은 GPU 전용이므로 일관되고 예측 가능한 성능을 보장합니다.
VRAM이 핵심이기는 하지만, DeepSeek R1과 같은 대규모 언어 모델을 실행하려면 균형 잡힌 하드웨어 설정도 필요합니다:
- CPU: 멀티 코어 프로세서는 시스템 작업 및 데이터 전처리를 지원합니다.
- RAM: 데이터 처리와 중간 계산을 위해 충분한 시스템 메모리가 필요합니다.
- 스토리지: 모델과 데이터셋은 상당한 디스크 공간을 필요로 합니다.
- 냉각: 고성능 부품은 열을 발생시키므로 효율적인 냉각 솔루션이 필요합니다.
LLM에서 VRAM이 중요한 이유는?
- 높은 메모리 요구: LLM은 훈련 및 추론 중에 수십억 개의 모델 파라미터를 로드하기 위해 대용량 VRAM이 필요합니다.
- 트랜스포머 아키텍처: 다층 구조와 어텐션 메커니즘은 VRAM에 저장된 가중치에 대한 빠르고 병렬적인 액세스에 의존합니다.
- 배치 처리: 추론은 종종 처리량을 높이기 위해 배치 입력을 사용합니다. 배치가 클수록 더 많은 VRAM이 필요합니다.
- 정밀도 형식: 낮은 정밀도 형식(예: FP16)은 VRAM 사용량을 줄이는 반면, 높은 정밀도는 요구 사항을 증가시킵니다.
- 추론 효율성: 파라미터와 중간 계산에 빠르게 액세스하는 것이 중요하며, VRAM은 원활한 작동을 보장합니다.
DeepSeek R1 VRAM 요구 사항 및 권장 GPU
| 예상 VRAM | 권장 GPU | 총 VRAM | |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | 약 22.2GB | RTX 4090 | 24GB |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | 약 39GB | 2xRTX 4090 | 48GB |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 약 88.99GB | 2xH100 | 160GB |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | 약 194.14GB | 4xH100 | 320GB |
| DeepSeek-R1:671b | 약 1854.43GB | 24xH100(80*24GB) | 1920GB |
홈 서버의 기술적 과제
일반적인 홈 서버에서 DeepSeek R1(또는 그 증류 버전)을 실행하는 것은 LLaMA 3.3 70B와 같은 다른 대형 LLM에서 직면하는 과제와 유사한 여러 하드웨어 및 인프라 문제를 제기합니다:
- VRAM 및 스토리지 부족
대부분의 소비자용 GPU는 소형 DeepSeek R1 모델에도 필요한 VRAM이 부족합니다. 또한 모델 가중치는 스토리지에서 수백 기가바이트를 차지할 수 있습니다. - 전력 및 냉각
고급 GPU는 상당한 전력을 소비하고 많은 열을 발생시켜 고급(종종 시끄러운) 냉각 솔루션이 필요하며, 이는 종종 홈 설정에서 감당하기 어렵습니다. - 네트워크 대역폭 및 지연 시간
특히 다중 사용자 또는 원격 액세스 시나리오에서 효율적인 LLM 성능을 위해서는 빠르고 지연 시간이 낮은 인터넷이 필요합니다. 제한된 대역폭은 추론 속도를 저하시킬 수 있습니다. - 확장성 및 멀티 GPU 설정
대형 모델은 최적의 성능을 위해 멀티 GPU 설정이 필요합니다. 이러한 환경을 구성하는 것은 복잡할 수 있으며 일반 홈 사용자의 기술 수준을 넘을 수 있습니다.
홈 서버 최적화로 DeepSeek R1 실행하기
DeepSeek R1을 보다 보급형 설정에서 실행하는 것은 어렵지만, 다른 대형 LLM 배포에서 차용한 몇 가지 전략이 도움이 될 수 있습니다:
4.1 설정 팁
- 소프트웨어 업데이트 유지: 최신 OS, GPU 드라이버 및 AI 프레임워크를 사용하여 최적의 성능과 안정성을 보장합니다.
- GPU 언더볼팅: GPU 전압을 약간 낮추면 큰 성능 저하 없이 전력과 발열을 줄일 수 있습니다.
- Docker 사용: 컨테이너화는 환경을 격리하고 종속성 관리를 단순화하며 충돌을 방지합니다.
4.2 메모리 최적화
- 그래디언트 체크포인팅: 추론 중 활성화를 다시 계산하여 메모리 사용량을 줄입니다. 메모리와 계산을 맞바꾸는 전략입니다.
- 프루닝 및 양자화: 덜 중요한 가중치를 제거하고 낮은 정밀도 형식(예: FP16)을 사용하여 정확도 손실을 최소화하면서 VRAM을 절약합니다. 특히 로컬 배포를 위해 양자화된 DeepSeek R1 버전을 살펴보는 것이 유용합니다.
⚠️ 참고: 이러한 방법이 도움이 되지만, 일반 홈 하드웨어에서 더 큰 DeepSeek R1 모델을 실행하기에는 여전히 부족할 수 있습니다.
API 액세스: 소규모 개발자를 위한 비용 효율적인 선택
특히 671B 모델의 높은 하드웨어 요구 사항을 고려할 때, 클라우드 기반 API는 소규모 개발자에게 더 실용적인 경로를 제공합니다:
- 선불 하드웨어 비용 없음
API를 통해 DeepSeek R1에 액세스하면 값비싼 GPU와 인프라가 필요하지 않습니다. - 사용한 만큼 지불하는 가격
사용자는 사용한 만큼만 비용을 지불하므로 비용을 예측 가능하고 관리하기 쉽게 유지할 수 있습니다. - 자동 확장
리소스는 워크로드에 따라 동적으로 조정되어 과잉 프로비저닝을 방지합니다. - 유지보수 부담 없음
클라우드 제공업체가 업데이트, 확장 및 인프라를 처리하므로 개발자는 빌드에 집중할 수 있습니다.
Novita AI는 DeepSeek R1 Turbo 를 도입하여 **3배 처리량 ** 과 **한정 기간 60% 할인 ** 을 제공합니다. 또한 이 버전은 함수 호출(function calling) 을 완벽하게 지원합니다.
더욱 흥미로운 점: Novita AI는 OpenRouter에서 최상위 DeepSeek R1 API 중 하나입니다.
1단계: 로그인 및 모델 라이브러리 액세스
계정에 로그인하고 모델 라이브러리 버튼을 클릭하세요.
지금 DeepSeek R1 Turbo 데모 사용해보기!
2단계: 모델 선택
사용 가능한 옵션을 살펴보고 필요에 맞는 모델을 선택하세요.
3단계: 무료 평가판 시작
무료 평가판을 시작하여 선택한 모델의 기능을 살펴보세요.
4단계: API 키 받기
API 인증을 위해 새로운 API 키를 제공해 드립니다. 설정 페이지로 이동하여 이미지에 표시된 대로 API 키를 복사하세요.
5단계: API 설치
프로그래밍 언어별 패키지 관리자를 사용하여 API를 설치하세요.
설치 후 개발 환경에 필요한 라이브러리를 가져옵니다. API 키를 사용하여 API를 초기화하고 Novita AI LLM과 상호 작용을 시작합니다. 다음은 Python 사용자를 위한 채팅 완성 API 사용 예시입니다.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)
model = "deepseek/deepseek-r1-turbo"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = """Be a helpful assistant"""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
DeepSeek R1을 로컬에서 실행하는 것은 매우 까다롭기 때문에, 소규모 개발자에게는 클라우드 기반 API가 더 실용적이고 비용 효율적인 선택입니다.
DeepSeek R1을 실행하는 데 필요한 VRAM은 얼마인가요?
가장 작은 증류 모델은 약 22GB의 VRAM이 필요합니다. 전체 671B 모델은 1800GB 이상이 필요하며, 이는 일반 홈 하드웨어의 능력을 훨씬 뛰어넘습니다. Novita AI에서 더 편리하고 비용 효율적인 API를 선택하세요!
단일 RTX 4090으로 DeepSeek R1을 실행할 수 있나요?
네, 하지만 8B 증류 버전만 가능합니다. 14B 이상의 모델을 실행하려면 일반적으로 여러 GPU가 필요합니다.
집에서 멀티 GPU 설정이 실현 가능한가요?
쉽지 않습니다. 하드웨어 호환성, 드라이버 설정, 모델 샤딩 및 통신 튜닝이 필요하며, 전문가가 아닌 사람에게는 어렵습니다.
Novita AI는 개발자에게 간단한 API를 통해 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있는 방법을 제공하고, 구축 및 확장을 위한 저렴하고 안정적인 GPU 클라우드를 제공하는 AI 클라우드 플랫폼입니다.
