Efisiensi Deepseek dalam GPU-jam secara signifikan memengaruhi kinerja keseluruhan dan efektivitas biaya, memposisikannya sebagai pemain kompetitif dalam lanskap model bahasa besar (LLM). Pengembangan Deepseek-V3 baru-baru ini menggambarkan bagaimana pemanfaatan sumber daya yang dioptimalkan dapat mengarah pada kemajuan yang luar biasa dalam teknologi AI.
Efisiensi dalam GPU-jam
Deepseek-V3 dilatih menggunakan sekitar 2,788 juta jam GPU pada 2.048 NVIDIA H800 GPU selama rentang dua bulan. Persyaratan pelatihan ini terutama lebih rendah dibandingkan dengan model terkemuka lainnya, seperti Meta's Llama 3, yang membutuhkan sekitar 30,8 juta jam GPU untuk pelatihannya dengan 16.384 GPU H100. Kontras yang mencolok ini menyoroti pendekatan inovatif Deepseek untuk pelatihan model, memungkinkannya untuk mencapai kinerja yang serupa atau unggul dengan sumber daya yang jauh lebih sedikit [1] [2] [4].
Implikasi Biaya
Efisiensi ekonomi Deepseek-V3 digarisbawahi oleh total biaya pelatihan sekitar $ 5,576 juta. Angka ini berasal dari biaya GPU-jam $ 2, membuat beban keuangan jauh lebih ringan dibandingkan dengan model tradisional yang sering dikenakan biaya dalam puluhan juta untuk kemampuan yang sama [1] [3]. Berkurangnya konsumsi GPU-jam tidak hanya menurunkan biaya operasional tetapi juga memperpendek siklus pengembangan, memungkinkan penyebaran solusi AI yang lebih cepat [4] [6].
Inovasi Teknologi
Efisiensi Deepseek berasal dari beberapa teknik optimasi canggih:
- Algoritma DualPipe: Metode ini tumpang tindih dengan fase perhitungan dan komunikasi, meminimalkan waktu idle untuk GPU dan meningkatkan throughput.
- Pelatihan presisi campuran: Memanfaatkan presisi campuran FP8 mengurangi penggunaan memori dan pemrosesan kecepatan, yang sangat penting untuk menangani data skala besar secara efisien.
-Pilihan Arsitektur: Model ini menggunakan arsitektur campuran (MOE) yang mengaktifkan hanya sebagian parameter selama inferensi, mengoptimalkan alokasi sumber daya tanpa mengorbankan kinerja [2] [7] [8].
Hasil kinerja
Terlepas dari kebutuhan sumber daya yang lebih rendah, Deepseek-V3 telah menunjukkan metrik kinerja yang mengesankan di berbagai tolok ukur. Ini telah mengungguli model yang bersaing dalam pengkodean dan tugas matematika sambil mempertahankan tingkat akurasi tinggi [4] [6]. Kemampuan model untuk memberikan output yang kuat dengan kekuatan komputasi yang lebih sedikit tidak hanya menampilkan kecakapan teknisnya tetapi juga menetapkan standar baru untuk perkembangan AI di masa depan.
Singkatnya, fokus strategis Deepseek pada meminimalkan jam GPU melalui metodologi inovatif telah menyebabkan peningkatan yang signifikan dalam kinerja dan efisiensi biaya. Pergeseran paradigma ini dapat menginspirasi kemajuan lebih lanjut di bidang AI, mendorong organisasi lain untuk mengeksplorasi strategi optimasi yang sama untuk model mereka.
Kutipan:[1] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[2] https://opentools.ai/news/deepseeks-breakthrough-a-new-era-for-ai-with-less-compute-power
[3] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[4] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-now-about-this-new-llm-in-one-place
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hmmtt3/deepseek_v3_is_official_released_code_paper/
[6] https://blog.spheron.network/why-deepseek-v3-is-the-llm-everyones-talking-about
[7] https://www.deeplearning.ai/thech/deepseek-v3-redefines-llm-performance-and-cost-efficiency/
[8] https://www.unite.ai/how-deepseek-cracked-the-cost-barrier-with-5-6m/
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3