Hiệu quả của Deepseek trong giờ GPU ảnh hưởng đến hiệu suất tổng thể của nó

Hiệu quả trong GPU-giờ

Deepseek-V3 đã được đào tạo bằng cách sử dụng khoảng 2,788 triệu giờ GPU trên 2.048 NVIDIA H800 GPU trong khoảng thời gian hai tháng. Yêu cầu đào tạo này đáng chú ý thấp hơn so với các mô hình hàng đầu khác, chẳng hạn như Llama 3 của Meta, cần khoảng 30,8 triệu giờ GPU để đào tạo với GPU 16.384 H100. Sự tương phản rõ rệt này làm nổi bật cách tiếp cận sáng tạo của Deepseek đối với đào tạo mô hình, cho phép nó đạt được hiệu suất tương tự hoặc vượt trội với ít tài nguyên hơn đáng kể [1] [2] [4].

Ý nghĩa chi phí

Hiệu quả kinh tế của Deepseek-V3 được nhấn mạnh bởi tổng chi phí đào tạo khoảng 5,576 triệu đô la. Con số này có nguồn gốc từ chi phí GPU giờ là 2 đô la, làm cho gánh nặng tài chính nhẹ hơn nhiều so với các mô hình truyền thống thường phải chịu chi phí trong hàng chục triệu cho các khả năng tương tự [1] [3]. Tiêu thụ GPU-giờ giảm không chỉ làm giảm chi phí hoạt động mà còn rút ngắn các chu kỳ phát triển, cho phép triển khai nhanh hơn các giải pháp AI [4] [6].

đổi mới công nghệ

Hiệu quả của Deepseek bắt nguồn từ một số kỹ thuật tối ưu hóa nâng cao:

- Thuật toán DualPipe: Phương pháp này chồng chéo các giai đoạn tính toán và giao tiếp, giảm thiểu thời gian nhàn rỗi cho GPU và tăng cường thông lượng.
- Đào tạo chính xác hỗn hợp: Sử dụng độ chính xác hỗn hợp FP8 làm giảm việc sử dụng bộ nhớ và tăng tốc xử lý, điều này rất quan trọng để xử lý dữ liệu quy mô lớn một cách hiệu quả.
-Lựa chọn kiến ​​trúc: Mô hình sử dụng kiến ​​trúc hỗn hợp (MOE) chỉ kích hoạt một tập hợp các tham số trong quá trình suy luận, tối ưu hóa phân bổ tài nguyên mà không hy sinh hiệu suất [2] [7] [8].

Kết quả hiệu suất

Mặc dù các yêu cầu tài nguyên thấp hơn, DeepSeek-V3 đã thể hiện các số liệu hiệu suất ấn tượng trên các điểm chuẩn khác nhau. Nó đã vượt trội so với các mô hình cạnh tranh trong các nhiệm vụ mã hóa và toán học trong khi vẫn duy trì tỷ lệ chính xác cao [4] [6]. Khả năng của mô hình để cung cấp các đầu ra mạnh mẽ với sức mạnh tính toán ít hơn không chỉ thể hiện khả năng kỹ thuật của nó mà còn đặt ra một tiêu chuẩn mới cho các phát triển AI trong tương lai.

Tóm lại, sự tập trung chiến lược của Deepseek vào việc giảm thiểu giờ GPU thông qua các phương pháp sáng tạo đã dẫn đến những cải thiện đáng kể về hiệu suất và hiệu quả chi phí. Sự thay đổi mô hình này có thể truyền cảm hứng cho những tiến bộ hơn nữa trong lĩnh vực AI, khuyến khích các tổ chức khác khám phá các chiến lược tối ưu hóa tương tự cho các mô hình của họ.