NVIDIA GeForce RTX 5090 で DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B を動かせる?
このページはAIが自動的に作成・翻訳し、人手による編集なしに、ソフトウェアが出典と照合して確認したものです。仕様は記載の出典に基づいています。必要なメモリ量と速度は、公開されている計算式による推定です。 AIの利用について
収まる llama.cpp の既定のロード確認では、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B は Q8_0、コンテキスト 8,192 トークンで NVIDIA GeForce RTX 5090 に収まります。「収まる」とするには、1 枚あたり 17.5 GiB の利用可能なメモリが必要です。
Q8_0 では、収まる最長のコンテキスト長は 68,608 トークンです。
実行プロファイル: llama.cpp、CUDA バックエンド(NVIDIA ディスクリート GPU)、全レイヤーを GPU 上に配置、Flash Attention 有効、マイクロバッチ(-ub)512、F16 の KV cache、コンテキスト長(-c)は表示のとおり。「収まる」は llama-server の既定である 4 並列シーケンス(-np auto、統合 KV cache)で判定し、「収まらない」は 1 シーケンスで判定します。GPU はアイドル状態で、他のプログラムがメモリを使用していないものとします。
「収まる」の判定で利用可能とみなすメモリ(C_low):1枚あたり 29.25 GiB = 公称 32 GiB − 659 MiB(公称値から、公開ログで llama.cpp がこの GPU について報告した合計値を引いた差)− 2,112 MiB(この実行プロファイルの公開ログで見られた最大の起動時および実行時の使用量)。64 MiB の倍数に切り捨てています。
これらの結果は、公開ログで確認された構成に当てはまります。そのログでは llama.cpp がこの GPU の合計メモリを 32,109 MiB と報告していました。使用可能なメモリを減らす設定(たとえば、カードが対応している場合の ECC)は対象外です。
「収まらない」の判定に使うメモリ(C_high):1 枚あたり全量の 32 GiB。 実行プロファイルとその測定結果
量子化とコンテキスト長ごとの必要メモリ
| 量子化 | 4,096 | 8,192 | 32,768 | 131,072 |
|---|---|---|---|---|
| F16 | 29.5 GiB 境界 | 30.3 GiB 境界 | 35.1 GiB 境界 | 54.3 GiB 収まらない |
| Q8_0 | 16.7 GiB 収まる | 17.5 GiB 収まる | 22.3 GiB 収まる | 41.4 GiB 収まらない |
| Q6_K | 13.4 GiB 収まる | 14.2 GiB 収まる | 18.9 GiB 収まる | 38.1 GiB 収まらない |
| Q5_K_M | 11.9 GiB 収まる | 12.7 GiB 収まる | 17.5 GiB 収まる | 36.6 GiB 境界 |
| Q4_K_M | 10.5 GiB 収まる | 11.3 GiB 収まる | 16.1 GiB 収まる | 35.2 GiB 境界 |
| Q3_K_M | 9.0 GiB 収まる | 9.8 GiB 収まる | 14.5 GiB 収まる | 33.7 GiB 境界 |
| Q2_K | 7.5 GiB 収まる | 8.3 GiB 収まる | 13.1 GiB 収まる | 32.2 GiB 境界 |
どのくらいの速度で生成できる?
Q8_0 では、理論上の上限は毎秒約 109 トークンです(1,792 GB/s ÷ トークンあたりの読み取り量 16.48 GB)。
代替候補
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14Bが収まる、その他の32 GBのGPU
同じメモリ容量の他のGPUで、このモデルが収まるものはありません。
NVIDIA GeForce RTX 5090に収まる同じファミリーの最大のモデル
出典
- モデルページ(すべての量子化とそのファイル): DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
- GPU ページ(各スペックとその出典): NVIDIA GeForce RTX 5090
- Hugging Face 上のモデルファイル(固定されたリビジョン): deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B@1df8507, unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-GGUF@7b05b58
- NVIDIA GeForce RTX 5090 のメモリ容量の出典: Wikipedia: List of Nvidia graphics processing units(CC BY-SA 4.0)、GetDeploying GPU Models(CC BY 4.0)
- 算出方法