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Faire tourner DeepSeek V4 sur B300 SXM

DeepSeek V4 compte 1600 milliards de paramètres. B300 SXM offre 2 304 Go de mémoire HBM3e, 8 GPU. Cette page confronte les deux.

Par QDNA · Publié le · Mis à jour le

Réponse courte. DeepSeek V4 tient largement sur B300 SXM. En FP8, ses poids occupent environ 1 840 Go sur les 2 304 Go disponibles, soit 464 Go laissés au cache d’attention et à la concurrence.

Quelle mémoire DeepSeek V4 demande-t-il ?

Les poids occupent le nombre de paramètres multiplié par la taille du format, plus une marge d’exécution de 15 % pour les activations et les tampons. En FP8, le calcul s’écrit : 1 600 milliards de paramètres × 1 octet (FP8) = 1 600,0 Go de poids ; × 1,15 de marge d’exécution = 1 840,0 Go. Le cache d’attention s’ajoute par-dessus : il croît avec la longueur du contexte et avec le nombre de requêtes simultanées, donc il se dimensionne au cas par cas.

FormatPoids en mémoireSur cette machineCe que le format coûte
FP163 680 Gone tient paspleine précision, référence de qualité
FP81 840 Golimiteperte négligeable sur la plupart des tâches
NVFP4920 Gotientformat Blackwell, calcul FP4 natif
Q41 104 Gotientquantification par blocs, large support

Fiche du modèle : 1 600 milliards de paramètres, 49 milliards actifs par token, contexte de 1 048 576 tokens, licence MIT. Variante Pro, 1,6 billion annoncé ; le dépôt compte 1 599 milliards d’éléments, publiés en FP4 et FP8 mixtes (865 Go).

DeepSeek V4 active 49 milliards de paramètres par token sur 1600 au total. Ces paramètres actifs gouvernent la vitesse, pas l’empreinte : tous les experts restent chargés en mémoire. Confondre les deux conduit à sous-dimensionner la machine d’un ordre de grandeur.

Que reste-t-il pour servir des requêtes ?

DeepSeek V4 tient largement sur B300 SXM. En FP8, ses poids occupent environ 1 840 Go sur les 2 304 Go disponibles, soit 464 Go laissés au cache d’attention et à la concurrence. La marge disponible décide du nombre de requêtes simultanées et de la longueur de contexte tenable. Par convention QDNA, une machine « tient » quand les poids occupent au plus 75 % de sa mémoire ; au-delà, elle « tient tout juste » et contraint à limiter le contexte ou la concurrence. Le cache d’attention n’est pas calculé sur cette page. Les architectures de ces modèles (attention latente compressée, linéaire ou creuse, couches Mamba) n’ont pas de formule commune par token ; il se mesure sur la machine, avec le contexte et la concurrence visés [À MESURER].

B300 SXM : prix indicatif environ 430 à 690 k€ HT, non contractuel. Source : BIZON X9000 G5 à 496 728 $ (livraison novembre 2026) et Supermicro AS-8126GS-NB3RT à 795 000 $ chez Vipera, relevés le 2 septembre 2026, convertis au taux BCE de 1,159 $ pour 1 €. La machine vise le segment GE.

Où faire tourner DeepSeek V4 autrement ?

Voir aussi la fiche DeepSeek V4 et la fiche B300 SXM.

Quelle mémoire faut-il pour DeepSeek V4 ?

En FP8, les poids occupent environ 1 840 Go, marge d’exécution comprise. Le cache d’attention s’ajoute et dépend du contexte.

DeepSeek V4 tient-il sur B300 SXM ?

DeepSeek V4 tient largement sur B300 SXM. En FP8, ses poids occupent environ 1 840 Go sur les 2 304 Go disponibles, soit 464 Go laissés au cache d’attention et à la concurrence.

Méthode et sources

L’empreinte est calculée, elle n’est pas mesurée : un relevé sur machine peut s’en écarter selon le moteur et le format exact des poids. Chaque valeur ci-dessous porte sa source et la date de son dernier contrôle.