Ефективність DeepSeek у GPU-Hours суттєво впливає на його загальну ефективність та економічну ефективність, позиціонуючи його як конкурентоспроможного гравця в ландшафті великих мовних моделей (LLMS). Нещодавній розвиток DeepSeek-V3 ілюструє, як оптимізоване використання ресурсів може призвести до значного прогресу в технології ШІ.
Ефективність у GPU-Hours
DeepSeek-V3 навчався з використанням приблизно 2,788 мільйона годин GPU на 2048 GPU NVIDIA H800 протягом двох місяців. Ця вимога тренувань помітно нижча порівняно з іншими провідними моделями, такими як Llama 3 Meta, яка потребувала близько 30,8 мільйонів годин GPU для навчання з 16 384 графічними процесорами H100. Цей суворий контраст підкреслює інноваційний підхід DeepSeek до модельного навчання, що дозволяє йому досягти подібних або чудових показників із значно меншими ресурсами [1] [2] [4].
наслідки витрат
Економічна ефективність DeepSeek-V3 підкреслюється загальною вартістю навчання приблизно 5,576 млн. Дол. Цей показник походить від вартості GPU-години в розмірі 2 доларів, що робить фінансовий тягар набагато легшим порівняно з традиційними моделями, які часто несуть витрати на десятки мільйонів для подібних можливостей [1] [3]. Зменшене споживання GPU-години не лише знижує оперативні витрати, але й скорочує цикли розвитку, що дозволяє швидше розгорнути рішення AI [4] [6].
технологічні інновації
Ефективність DeepSeek випливає з декількох вдосконалених методів оптимізації:
- Алгоритм DualPipe: Цей метод перекриває фази обчислень та зв'язку, мінімізуючи час у режимі очікування та вдосконалення пропускної здатності.
- Змішана точна підготовка: використання FP8 змішаної точності зменшує використання пам'яті та прискорює обробку, що має вирішальне значення для ефективного поводження з масштабними даними.
-Архітектурний вибір: Модель використовує архітектуру суміші-експертів (МОЕ), яка активує лише підмножину параметрів під час висновку, оптимізуючи розподіл ресурсів без жертви продуктивності [2] [7] [8].
результати ефективності
Незважаючи на менші вимоги до ресурсів, DeepSeek-V3 продемонстрував вражаючі показники продуктивності в різних орієнтирах. Він перевершив конкуруючі моделі в кодуванні та математичних завданнях, зберігаючи високі показники точності [4] [6]. Можливість моделі доставляти надійні результати з меншою обчислювальною потужністю не лише демонструє свою технічну майстерність, але й встановлює новий стандарт для майбутніх розвитку AI.
Підсумовуючи, стратегічна спрямованість Deepseek на мінімізації годин GPU за допомогою інноваційних методологій призвела до значних покращень як ефективності, так і ефективності витрат. Ця зміна парадигми може надихнути на подальші просування в галузі ШІ, заохочуючи інші організації досліджувати подібні стратегії оптимізації для своїх моделей.
Цитати:[1] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[2] https://opentools.ai/news/deepseeks breakthrough-a-new-or-for-ai-with-без-композиція
[3] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[4] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-about-this-new-llm-in-one-place
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hmmtt3/deepseek_v3_is_officialy_relage_code_paper/
[6] https://blog.spheron.network/why-deepseek-v3-is-the-llm-everyones-talking-about
[7] https://www.deeplearning.ai/the-batch/deepseek-v3-redefines-llm-performance-and-cost-efficience/
[8] https://www.unite.ai/how-deepseek-cracked-the-cost-barrier-with-5-6m/
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3