Efektívnosť DeepSeek v GPU hodinách výrazne ovplyvňuje jeho celkový výkon a nákladovú efektívnosť a umiestni ju ako konkurencieschopný hráč v krajine veľkých jazykových modelov (LLMS). Nedávny vývoj Deepseek-V3 ilustruje, ako optimalizované využitie zdrojov môže viesť k pozoruhodnému pokroku v technológii AI.
účinnosť v GPU-hodinách
Deepseek-V3 sa trénoval s použitím približne 2,788 milióna GPU hodín na 2 048 GPU NVIDIA H800 počas rozpätia dvoch mesiacov. Táto požiadavka na výcvik je obzvlášť nižšia v porovnaní s inými vedúcimi modelmi, ako je napríklad Meta's Llama 3, ktorá potrebovala približne 30,8 milióna hodín GPU na školenie so 16 384 H100 GPU. Tento výrazný kontrast zdôrazňuje inovatívny prístup spoločnosti DeepSeek k tréningu modelu, ktorý mu umožňuje dosiahnuť podobný alebo vynikajúci výkon s výrazne menším počtom zdrojov [1] [2] [4].
Dôsledky nákladov
Ekonomická efektívnosť Deepseek-V3 je podčiarknutá z celkových nákladov na školenie približne 5,576 milióna dolárov. Toto číslo je odvodené od nákladov na GPU hodinu 2 doláre, vďaka čomu je finančné zaťaženie oveľa ľahšie v porovnaní s tradičnými modelmi, ktoré často vznikajú v desiatkach miliónov pre podobné schopnosti [1] [3]. Znížená spotreba GPU-Hour nielen znižuje prevádzkové výdavky, ale tiež skracuje vývojové cykly, čo umožňuje rýchlejšie nasadenie riešení AI [4] [6].
Technologické inovácie
Efektívnosť Deepseeka pramení z niekoľkých pokročilých techník optimalizácie:
- Algoritmus dualpipe: Táto metóda prekrýva fázy výpočtu a komunikácie, čo minimalizuje nečinný čas pre GPU a zlepšuje priepustnosť.
- Zmiešaný tréning presnosti: Využívanie zmiešanej presnosti FP8 znižuje využitie pamäte a zrýchľuje spracovanie, čo je rozhodujúce pre efektívne zaobchádzanie s rozsiahlymi údajmi.
-Architektonické voľby: Model používa architektúru zmesi expertov (MOE), ktorá aktivuje iba podskupinu parametrov počas inferencie, optimalizáciu prideľovania zdrojov bez obetovania výkonu [2] [7] [8].
Výsledky výkonnosti
Napriek svojim nižším požiadavkám na zdroje, Deepseek-V3 preukázal pôsobivé metriky výkonnosti v rôznych referenčných hodnotách. Prekonala konkurenčné modely v oblasti kódovania a matematických úloh pri zachovaní vysokej miery presnosti [4] [6]. Schopnosť modelu dodávať robustné výstupy s menšou výpočtovou silou nielen predstavuje svoju technickú zdatnosť, ale tiež stanovuje nový štandard pre budúci vývoj AI.
Stručne povedané, strategické zameranie spoločnosti Deepseek na minimalizáciu GPU hodiny prostredníctvom inovatívnych metodík viedlo k významnému zlepšeniu výkonnosti a nákladovej efektívnosti. Tento posun paradigmy by mohol inšpirovať ďalšie pokroky v oblasti AI, čo by povzbudilo ďalšie organizácie, aby preskúmali podobné stratégie optimalizácie pre svoje modely.
Citácie:[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-eed-to-know-about-about-tis-new-llm-in-one-place
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hmmtt3/deepseek_v3_is_officily_releAd_code_paper/
[6] https://blog.spheron.network/why-deepseek-v3-is-the-llm-viveryones--alking-about
[7] https://www.deeplearning.ai/the-batch/deepseek-v3-redefines-llm-performance-and-cost-efficiention/
[8] https://www.unite.ai/how-deepseek-cracked-the-cost-barrier-with-5-6m/
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3