Deepseek-V3 hiljutine areng illustreerib, kuidas optimeeritud ressursside kasutamine võib viia AI-tehnoloogia märkimisväärsete edusammudeni.
GPU tundides tõhusus
Deepseek-V3 koolitati umbes 2,788 miljonit GPU tundi 2 048 NVIDIA H800 GPU-l kahe kuu jooksul. See koolitusnõue on teiste juhtivate mudelitega võrreldes märkimisväärselt madalam, näiteks Meta laama 3, mis vajas 16 384 H100 GPU -ga koolituseks umbes 30,8 miljonit GPU tundi. See terav kontrast tõstab esile Deepseeki uuendusliku lähenemisviisi mudelitreeningutele, võimaldades sellel saavutada sarnase või parema jõudluse oluliselt vähem ressursse [1] [2] [4].
kulude mõju
Deepseek-V3 majanduslikku tõhusust rõhutavad selle kogukoolituse kogukulud umbes 5,576 miljonit dollarit. See arv on tuletatud GPU-tunni maksumusest 2 dollarit, muutes rahalise koormuse palju kergemaks võrreldes traditsiooniliste mudelitega, millel on sageli kulud kümnetes miljonites sarnaste võimaluste jaoks [1] [3]. Vähendatud GPU-tunni tarbimine ei vähenda mitte ainult tegevuskulusid, vaid lühendab ka arendustsüklit, võimaldades AI-lahenduste kiiremat kasutuselevõttu [4] [6].
Tehnoloogilised uuendused
Deepseeki efektiivsus tuleneb mitmest täiustatud optimeerimise tehnikast:
- Dualpipe algoritm: see meetod kattub arvutamise ja kommunikatsioonifaasidega, minimeerides jõude GPU -de jaoks ja suurendades läbilaskevõimet.
- Segatud täppisõpe: FP8 segatud täpsuse kasutamine vähendab mälu kasutamist ja kiirendab töötlemist, mis on ülioluline suuremahuliste andmete tõhusaks käsitlemiseks.
-Arhitektuurilised valikud: mudelis kasutab kadumise segu (MOE) arhitektuuri, mis aktiveerib järeldamise ajal ainult parameetrite alamhulga, optimeerides ressursside jaotamist ilma jõudlust ohverdamata [2] [7] [8].
jõudlustulemused
Hoolimata oma madalamatest ressursside nõuetest, on Deepseek-V3 näidanud muljetavaldavaid jõudlusmõõdikuid erinevates võrdlusalustes. See on edestanud konkureerivaid mudeleid kodeerimise ja matemaatiliste ülesannete osas, säilitades samal ajal kõrge täpsuse määra [4] [6]. Mudeli võime pakkuda tugevat väljundit vähem arvutusliku võimsusega ei tutvusta mitte ainult selle tehnilist võimekust, vaid seab ka uue standardi AI tulevaste arengute jaoks.
Kokkuvõtlikult võib öelda, et Deepseeki strateegiline keskendumine GPU tundide minimeerimisele uuenduslike metoodikate kaudu on toonud kaasa olulisi parandusi nii jõudluses kui ka kulutõhususes. See paradigma nihe võib inspireerida edasisi edusamme AI valdkonnas, julgustades teisi organisatsioone uurima oma mudelite sarnaseid optimeerimisstrateegiaid.
Tsitaadid:[1] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
]
[3] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
]
]
]
]
]
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3