Deepseek'in GPU-saatlerdeki verimliliği, genel performansını ve maliyet etkinliğini önemli ölçüde etkiler ve onu büyük dil modellerinin (LLMS) manzarasında rekabetçi bir oyuncu olarak konumlandırır. Deepseek-V3'ün son gelişimi, optimize edilmiş kaynak kullanımının AI teknolojisinde dikkat çekici gelişmelere nasıl yol açabileceğini göstermektedir.
GPU-SAAT'DA VERİMLİK
Deepseek-V3, iki ay boyunca 2.048 NVIDIA H800 GPU'da yaklaşık 2.788 milyon GPU saat kullanılarak eğitildi. Bu eğitim gereksinimi, 16.384 H100 GPU ile eğitimi için yaklaşık 30.8 milyon GPU saatine ihtiyaç duyan Meta's Llama 3 gibi diğer önde gelen modellere kıyasla oldukça düşüktür. Bu keskin kontrast, Deepseek'in model eğitimi için yenilikçi yaklaşımını vurgular ve önemli ölçüde daha az kaynakla benzer veya üstün performans elde etmesini sağlar [1] [2] [4].
Maliyet sonuçları
Deepseek-V3'ün ekonomik verimliliği, toplam eğitim maliyetinin yaklaşık 5.576 milyon $ 'ın altını çizmektedir. Bu rakam GPU-saat 2 $ maliyetinden türetilmiştir, bu da benzer yetenekler için on milyonlarca maliyete maruz kalan geleneksel modellere kıyasla finansal yükü çok daha hafif hale getirir [1] [3]. Azaltılmış GPU saati tüketimi sadece operasyonel giderleri düşürmekle kalmaz, aynı zamanda geliştirme döngülerini kısaltır ve AI çözümlerinin daha hızlı konuşlandırılmasını sağlar [4] [6].
Teknolojik Yenilikler
Deepseek'in verimliliği birkaç gelişmiş optimizasyon tekniğinden kaynaklanmaktadır:
- DualPipe algoritması: Bu yöntem, hesaplama ve iletişim aşamalarıyla örtüşerek GPU'lar için boşta kalma süresini en aza indirir ve verimi artırır.
- Karışık Hassas Eğitim: FP8 karışık hassasiyeti kullanılması, büyük ölçekli verilerin verimli bir şekilde işlenmesi için çok önemli olan bellek kullanımını ve işlemeyi hızlandırır.
-Mimari Seçimler: Model, çıkarım sırasında sadece bir parametre alt kümesini aktive eden ve performansdan ödün vermeden kaynak tahsisini optimize eden bir uzmanlar karışımı (MOE) mimarisi kullanır [2] [7] [8].
Performans Sonuçları
Daha düşük kaynak gereksinimlerine rağmen, Deepseek-V3 çeşitli kriterlerde etkileyici performans metrikleri göstermiştir. Yüksek doğruluk oranlarını korurken kodlama ve matematiksel görevlerde rakip modellerden daha iyi performans göstermiştir [4] [6]. Modelin daha az hesaplama gücü ile sağlam çıktılar sağlama yeteneği sadece teknik yeteneklerini sergilemekle kalmaz, aynı zamanda gelecekteki AI gelişmeleri için yeni bir standart da belirler.
Özetle, Deepseek'in yenilikçi metodolojiler yoluyla GPU-saatleri en aza indirmeye yönelik stratejik odağı, hem performans hem de maliyet verimliliğinde önemli gelişmelere yol açmıştır. Bu paradigma değişimi, AI alanında daha fazla ilerlemeye ilham verebilir ve diğer kuruluşları modelleri için benzer optimizasyon stratejilerini keşfetmeye teşvik edebilir.
Alıntılar:[1] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[2] https://opentools.ai/news/deepseeks-breakthrough-a-new-era-for-ai-with-sess-compute-power
[3] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[4] https://daily.dev/blog/deepseek-verything-noou-need-to-wout-about-this-new-lm-in-one-place
[5] https://www.reddit.com/r/localllamama/comments/1hmmtt3/deepseek_v3_is_officially_releed_code_paper/ kağıt
[6] https://blog.
[7] https://www.deeplearning.ai/the-batch/deepseek-v3-redefines-llm-pormance-and-cost-fortment/
[8] https://www.unite.ai/how-deepseek-cracked-the-cost-barrier-5-6m/
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3