NVIDIA RTX 3080(10GB VRAM)에서 딥시크(DeepSeek)와 같은 대규모 언어 모델을 실행하는 것은 VRAM 용량의 제한으로 인해 상당히 제약적입니다. 하지만 모델의 크기와 최적화 방법에 따라 실행 가능한 모델의 규모를 추정할 수 있습니다.

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### 1. **모델 크기와 VRAM 요구 사항**

대규모 언어 모델의 VRAM 요구량은 주로 모델의 파라미터 수에 비례합니다. 일반적으로 다음과 같은 공식을 사용해 추정할 수 있습니다:

- **VRAM 요구량 (GB) ≈ (파라미터 수 × 4) / 10^9**

  - 여기서 4는 각 파라미터가 32비트(4바이트)로 저장된다고 가정한 것입니다.

예를 들어:

- **1B(10억) 모델**: (1 × 10^9 × 4) / 10^9 = **4GB VRAM**

- **3B(30억) 모델**: (3 × 10^9 × 4) / 10^9 = **12GB VRAM**

- **8B(80억) 모델**: (8 × 10^9 × 4) / 10^9 = **32GB VRAM**

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### 2. **RTX 3080(10GB)에서 실행 가능한 모델 크기**

RTX 3080의 10GB VRAM은 다음과 같은 모델 크기를 실행할 수 있습니다:

- **1B(10억) 모델**: 4GB VRAM 요구 → **실행 가능**

- **3B(30억) 모델**: 12GB VRAM 요구 → **실행 불가능**

- **8B(80억) 모델**: 32GB VRAM 요구 → **실행 불가능**

따라서 RTX 3080(10GB)에서는 **1B(10억) 규모의 모델**까지 실행이 가능합니다.

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### 3. **최적화 기법을 활용한 가능성**

VRAM 제한을 극복하기 위해 다음과 같은 최적화 기법을 사용할 수 있습니다:

1. **양자화(Quantization)**:

   - 모델의 가중치를 16비트(FP16) 또는 8비트(INT8)로 줄여 VRAM 사용량을 감소시킵니다.

   - 예: FP16 양자화를 사용하면 VRAM 요구량이 약 50% 감소합니다.

   - 3B 모델의 경우 FP16 양자화를 적용하면 VRAM 요구량이 6GB로 줄어들어 **실행 가능**합니다.

2. **오프로딩(Offloading)**:

   - 모델의 일부를 CPU 메모리나 디스크로 오프로드하여 VRAM 사용량을 줄입니다.

   - 이 방법은 속도가 느려질 수 있지만, 더 큰 모델을 실행할 수 있습니다.

3. **그래디언트 체크포인팅(Gradient Checkpointing)**:

   - 메모리 사용량을 줄이기 위해 중간 계산 결과를 저장하지 않고 필요할 때 다시 계산합니다.

   - 이 방법은 학습 시 유용하지만, 추론(inference) 시에는 효과가 제한적입니다.

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### 4. **결론**

- **RTX 3080(10GB)에서 기본적으로 실행 가능한 모델**: **1B(10억) 규모**

- **최적화 기법(FP16 양자화 등)을 적용할 경우**: **3B(30억) 규모까지 가능**

- **8B(80억) 이상의 모델**: RTX 3080(10GB)에서는 실행이 어렵고, 더 높은 VRAM을 가진 GPU가 필요합니다.

따라서 RTX 3080(10GB)에서는 **1B~3B 규모의 딥시크 언어 모델**을 실행할 수 있으며, 최적화 기법을 활용하면 더 큰 모델을 실행할 가능성이 있습니다.

현재 말하는 대규모 언어모델은 최적실행을 위한것이고 2080에서도 8b 모델이 실행 가능하다는 걸로 봐서는 계산속도 차이가 나긴 해도 실행 자체는 가능한걸로 보이네요.