DeepSeek efektivitāte GPU stundās būtiski ietekmē tā kopējo veiktspēju un rentabilitāti, pozicionējot to kā konkurētspējīgu spēlētāju lielo valodu modeļu ainavā (LLMS). Nesenā DeepSEEK-V3 attīstība parāda, kā optimizēta resursu izmantošana var izraisīt ievērojamus sasniegumus AI tehnoloģijā.
Efektivitāte GPU stundu laikā
DeepSEEK-V3 tika apmācīts, izmantojot aptuveni 2,788 miljonus GPU stundu 2 048 NVIDIA H800 GPU divu mēnešu laikā. Šī apmācības prasība ir ievērojami zemāka, salīdzinot ar citiem vadošajiem modeļiem, piemēram, Meta's Llama 3, kurai apmācībai ar 16 384 H100 GPU bija vajadzīgas aptuveni 30,8 miljoni GPU stundu. Šis izteikts kontrasts izceļ DeepSeek novatorisko pieeju modeļa apmācībai, ļaujot tai sasniegt līdzīgu vai izcilu sniegumu ar ievērojami mazāk resursu [1] [2] [4].
Ietekme uz izmaksām
DeepSEEK-V3 ekonomisko efektivitāti uzsver tās kopējās apmācības izmaksas-aptuveni 5,576 miljoni USD. Šis skaitlis ir iegūts no GPU stundu izmaksām USD 2, padarot finansiālo slogu daudz vieglāku salīdzinājumā ar tradicionālajiem modeļiem, kuriem bieži rodas izmaksas desmitos miljonu par līdzīgām iespējām [1] [3]. Samazinātais GPU stundas patēriņš ne tikai samazina darbības izdevumus, bet arī saīsina attīstības ciklus, ļaujot ātrāk izvietot AI risinājumus [4] [6].
Tehnoloģiskie jauninājumi
DeepSeek efektivitāte izriet no vairākām progresīvām optimizācijas metodēm:
- DualPipe algoritms: šī metode pārklājas ar aprēķināšanas un sakaru fāzēm, samazinot GPU dīkstāves laiku un uzlabojot caurlaidspēju.
- Jaukta precizitātes apmācība: FP8 jauktās precizitātes izmantošana samazina atmiņas izmantošanu un paātrina apstrādi, kas ir būtiska, lai efektīvi apstrādātu liela mēroga datus.
-Arhitektūras izvēle: modelī tiek izmantota Experts maisījuma (MOE) arhitektūra, kas secinājumu laikā aktivizē tikai parametru apakškopu, optimizējot resursu sadalījumu, neupurējot veiktspēju [2] [7] [8].
veiktspējas rezultāti
Neskatoties uz zemākajām resursu prasībām, DeepSEEK-V3 ir demonstrējis iespaidīgu veiktspējas rādītāju dažādos etalonos. Tas ir pārspējis konkurējošos modeļus kodēšanas un matemātiskos uzdevumos, vienlaikus saglabājot augstu precizitātes līmeni [4] [6]. Modeļa spēja piegādāt stabilas izejas ar mazāku skaitļošanas jaudu ne tikai parāda tā tehnisko veiklību, bet arī nosaka jaunu standartu turpmākai AI attīstībai.
Rezumējot, DeepSeek stratēģiskā koncentrēšanās uz GPU stundu samazināšanu, izmantojot novatoriskas metodoloģijas, ir ievērojami uzlabojusi gan veiktspēju, gan izmaksu efektivitāti. Šī paradigmas maiņa varētu iedvesmot turpmākus sasniegumus AI jomā, mudinot citas organizācijas izpētīt līdzīgas optimizācijas stratēģijas saviem modeļiem.
Atsauces:[1] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[2] https://opentools.ai/news/deepseeks-breakthrough-wew-er-for-ai-with-less-compute-power
[3] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
.
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hmmtt3/deepseek_v3_is_official_releed_code_paper/
[6.]
[7] https://www.deeplearning.ai/the-batch/deepseek-v3-redefines-llm-performance-and-cost-effity/
[8] https://www.unite.ai/how-depseek-cracked-the-cost-barrier-with-5-6m/
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3