„Deepseek“ efektyvumas GPU-Hours daro didelę įtaką jo bendrajam našumui ir ekonominiam efektyvumui, išdėstant jį kaip konkurencingą žaidėją didelių kalbų modelių (LLMS) kraštovaizdyje. Naujausias „Deepseek-V3“ raida parodo, kaip optimizuotas išteklių panaudojimas gali sukelti nepaprastą AI technologijos pažangą.
GPU valandų efektyvumas
„Deepseek-V3“ buvo apmokytas naudojant maždaug 2,788 mln. GPU valandų 2 048 NVIDIA H800 GPU per du mėnesius. Šis mokymo reikalavimas yra žymiai mažesnis, palyginti su kitais pirmaujančiais modeliais, tokiais kaip „Meta Lama 3“, kuriems mokymui reikėjo apie 30,8 milijono GPU valandų su 16 384 H100 GPU. Šis ryškus kontrastas pabrėžia novatorišką „Deepseek“ požiūrį į modelio mokymą, leidžiantį jam pasiekti panašų ar pranašesnį našumą, turint žymiai mažiau išteklių [1] [2] [4].
išlaidų poveikis
Ekonominį „Deepseek-V3“ efektyvumą pabrėžia visos jo mokymo išlaidos-maždaug 5,576 mln. USD. Šis skaičius yra gaunamas iš GPU valandos išlaidų-2 USD, todėl finansinė našta yra daug lengvesnė, palyginti su tradiciniais modeliais, kurie dažnai patiria dešimtis milijonų už panašias galimybes [1] [3]. Sumažintas GPU valandos suvartojimas ne tik sumažina eksploatavimo išlaidas, bet ir sutrumpina plėtros ciklus, leidžiančius greičiau diegti AI sprendimus [4] [6].
Technologinės naujovės
„Deepseek“ efektyvumas kyla iš kelių pažangių optimizavimo metodų:
- „DualPipe“ algoritmas: Šis metodas sutampa su skaičiavimo ir ryšio fazėmis, sumažindamas tuščiosios eigos laiką GPU ir padidinant pralaidumą.
- Mišrus tikslumo mokymas: Naudojant FP8 mišrią tikslumą, sumažinamas atminties naudojimas ir pagreitina apdorojimą, kuris yra labai svarbus efektyviai tvarkant didelio masto duomenis.
-Architektūriniai pasirinkimai: modelyje naudojama ekspertų mišinio (MOE) architektūra, kuri išvados metu suaktyvina tik parametrų pogrupį, optimizuodamas išteklių paskirstymą neprarandant našumo [2] [7] [8].
Veiklos rezultatai
Nepaisant mažesnių išteklių reikalavimų, „Deepseeek-V3“ parodė įspūdingą našumo metriką įvairiuose etalonuose. Tai aplenkė konkuruojančius kodavimo ir matematinių užduočių modelius, išlaikant aukštą tikslumo greitį [4] [6]. Modelio galimybė pateikti patikimus išėjimus, turinčius mažesnę skaičiavimo galią, ne tik parodo savo techninį meistriškumą, bet ir nustato naują būsimų AI pokyčių standartą.
Apibendrinant galima pasakyti, kad „Deepseek“ strateginis dėmesys GPU valandų mažinimui naudojant novatoriškas metodikas, žymiai pagerino tiek našumą, tiek ekonominį efektyvumą. Šis paradigmos poslinkis galėtų paskatinti tolesnį pažangą AI srityje, skatinant kitas organizacijas ištirti panašias savo modelių optimizavimo strategijas.
Citatos:[1] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[2] https://opentools.ai/news/deepseeks-breakthrough-a-new-er-or-ai-with-less-compute-power
[3] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[4] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-reed-to-know-out-outhis-new-llm-in-on-oon-place
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hmmtt3/deepseek_v3_is_officialy_related_code_paper/
[6] https://blog.spheron.network/why-deepseek-v3-is-the-llm-everyones-talking-out
]
]
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3