Hvordan påvirker Deepseeks effektivitet i at bruge ældre chips dens ydeevne

Performance Optimization med ældre chips

1. Omkostningseffektivitet: Ved at udnytte ældre chips har Deepseek formået at udvikle sin R1 -model til en brøkdel af omkostningerne sammenlignet med konkurrenter. Virksomheden brugte angiveligt kun 6 millioner dollars på computerkraft, hvilket er væsentligt lavere end de milliarder, som firmaer som Openai har brugt til lignende kapaciteter [3] [8]. Denne omkostningseffektivitet giver Deepseek mulighed for at tilbyde konkurrencedygtige priser for sine AI-tjenester og opkræver kun $ 0,55 pr. Million input-tokens sammenlignet med Openai's $ 15 [3].

2. Innovative designvalg: Deepseeks ingeniører har optimeret deres træningsprocesser for at kompensere for begrænsningerne i ældre hardware. For eksempel programmerede de 20 ud af 132 behandlingsenheder på hver H800-chip specifikt til styring af tværchip-kommunikation, hvilket er en unik optimeringsstrategi, der ikke typisk er mulig med mere avancerede chips som H100 [2]. Dette niveau af optimering gør det muligt for Deepseek at opretholde høj ydeevne på trods af at bruge mindre kraftfuld hardware.

3. algoritmisk effektivitet: Virksomheden anvender avancerede teknikker såsom blanding af eksperter (MOE), der kun aktiverer en undergruppe af parametre under behandling, forbedrer beregningseffektiviteten uden at ofre ydeevne [8]. Denne selektive aktivering giver Deepseek mulighed for at opnå resultater, der kan sammenlignes med dem fra systemer, der bruger markant flere ressourcer.

4. Tilpasning til begrænsninger: De begrænsninger, der er pålagt af amerikanske sanktioner, har utilsigtet drevet innovation inden for Deepseek. Behovet for at arbejde med begrænsede ressourcer har ført til, at virksomheden udvikler meget effektive algoritmer og træningsmetoder, der maksimerer kapaciteterne i deres tilgængelige hardware [5] [7]. Som bemærket af eksperter har denne situation tvunget kinesiske virksomheder som Deepseek til at blive mere ressourcefulde og innovative i deres tilgang til AI -udvikling [7].

implikationer for ydeevne

Deepseeks afhængighed af ældre chips repræsenterer ikke kun en tilbagefaldsmulighed; Det er blevet en hjørnesten i deres strategi. Virksomhedens evne til at optimere sine modeller omkring begrænsningerne i H800 -chips ', der specifikt adresserer hukommelsesbåndbreddeproblemer, viser, at effektiv softwareteknik undertiden kan opveje fordelene ved nyere hardware [2] [4].

Sammenfattende, mens Deepseeks brug af ældre chips stammer fra nødvendighed på grund af eksportbegrænsninger, har det ført til bemærkelsesværdige innovationer inden for effektivitet og omkostningsstyring. Dette positionerer ikke kun Deepseek som en formidabel konkurrent i AI -landskabet, men fremhæver også, hvordan begrænsninger kan skabe betydelige fremskridt inden for teknologi og metodologi.