ประสิทธิภาพของ Deepseek ใน GPU-hours ส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อประสิทธิภาพโดยรวมและประสิทธิภาพที่คุ้มค่าการวางตำแหน่งในฐานะผู้เล่นที่แข่งขันได้ในภูมิทัศน์ของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMS) การพัฒนาล่าสุดของ Deepseek-V3 แสดงให้เห็นว่าการใช้ทรัพยากรที่ดีที่สุดสามารถนำไปสู่ความก้าวหน้าที่น่าทึ่งในเทคโนโลยี AI ได้อย่างไร
ประสิทธิภาพใน GPU-hours
Deepseek-V3 ได้รับการฝึกฝนโดยใช้ประมาณ 2.788 ล้าน GPU ชั่วโมงใน 2,048 Nvidia H800 GPU ในช่วงสองเดือน ข้อกำหนดการฝึกอบรมนี้ต่ำกว่าเมื่อเทียบกับรุ่นชั้นนำอื่น ๆ เช่น Llama 3 ของ Meta ซึ่งต้องการประมาณ 30.8 ล้าน GPU ชั่วโมงสำหรับการฝึกอบรมด้วย 16,384 H100 GPU ความแตกต่างอย่างสิ้นเชิงนี้เน้นวิธีการที่เป็นนวัตกรรมของ Deepseek ในการสร้างแบบจำลองการฝึกอบรมทำให้สามารถบรรลุประสิทธิภาพที่คล้ายกันหรือเหนือกว่าด้วยทรัพยากรน้อยลงอย่างมีนัยสำคัญ [1] [2] [4]
ผลกระทบค่าใช้จ่าย
ประสิทธิภาพทางเศรษฐกิจของ Deepseek-V3 ได้รับการเน้นย้ำโดยค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมทั้งหมดประมาณ 5.576 ล้านดอลลาร์ ตัวเลขนี้ได้มาจากค่าใช้จ่าย GPU ชั่วโมงที่ $ 2 ทำให้ภาระทางการเงินเบาลงมากเมื่อเทียบกับโมเดลดั้งเดิมที่มักจะมีค่าใช้จ่ายในหลายสิบล้านสำหรับความสามารถที่คล้ายกัน [1] [3] การบริโภค GPU-hour ที่ลดลงไม่เพียง แต่ช่วยลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานเท่านั้น
นวัตกรรมทางเทคโนโลยี
ประสิทธิภาพของ Deepseek เกิดจากเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพขั้นสูงหลายประการ:
- อัลกอริทึม DualPipe: วิธีนี้ทับซ้อนกันการคำนวณและการสื่อสารขั้นตอนการลดเวลาว่างสำหรับ GPU และเพิ่มปริมาณงาน
- การฝึกอบรมแบบผสมผสานแบบผสม: การใช้ FP8 แบบผสมความแม่นยำช่วยลดการใช้หน่วยความจำและความเร็วในการประมวลผลซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่อย่างมีประสิทธิภาพ
-ตัวเลือกทางสถาปัตยกรรม: โมเดลใช้สถาปัตยกรรมส่วนผสม (MOE) ที่เปิดใช้งานเฉพาะชุดย่อยของพารามิเตอร์ในระหว่างการอนุมานการจัดสรรทรัพยากรให้เหมาะสมโดยไม่ต้องเสียสละประสิทธิภาพ [2] [7] [8]
ผลลัพธ์ประสิทธิภาพ
แม้จะมีข้อกำหนดด้านทรัพยากรที่ต่ำกว่า Deepseek-V3 ได้แสดงให้เห็นถึงการวัดประสิทธิภาพที่น่าประทับใจในมาตรฐานต่างๆ มันมีโมเดลการแข่งขันที่ดีกว่าในการเข้ารหัสและงานทางคณิตศาสตร์ในขณะที่รักษาอัตราความแม่นยำสูง [4] [6] ความสามารถของโมเดลในการส่งเอาต์พุตที่แข็งแกร่งด้วยพลังการคำนวณน้อยกว่าไม่เพียง แต่แสดงให้เห็นถึงความกล้าหาญทางเทคนิค แต่ยังกำหนดมาตรฐานใหม่สำหรับการพัฒนา AI ในอนาคต
โดยสรุปการมุ่งเน้นเชิงกลยุทธ์ของ Deepseek ในการลด GPU ชั่วโมงผ่านวิธีการที่เป็นนวัตกรรมได้นำไปสู่การปรับปรุงที่สำคัญทั้งประสิทธิภาพและประสิทธิภาพด้านต้นทุน การเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์นี้สามารถสร้างแรงบันดาลใจให้กับความก้าวหน้าเพิ่มเติมในสาขา AI กระตุ้นให้องค์กรอื่น ๆ สำรวจกลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพที่คล้ายกันสำหรับแบบจำลองของพวกเขา
การอ้างอิง:[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-need-to-know-his-new-llm-in-one-place
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hmmtt3/deepseek_v3_is_officialy_Release_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-efficiency/
[8] https://www.unite.ai/how-deepseek-cracked-the-cost-barrier-with-5-6m/
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3