古いチップを使用する際のDeepseekの効率はパフォーマンスにどのように影響しますか

##古いチップによるパフォーマンスの最適化

1。コスト効率：古いチップを活用することにより、DeepSeekは競合他社と比較して、コストのほんの一部でR1モデルを開発することができました。同社は、OpenAIのような企業が同様の能力に費やした数十億人よりも大幅に低い電力にわずか600万ドルを費やしたと伝えられています[3] [8]。この費用対効果により、DeepSeekはAIサービスの競争力のある価格設定を提供し、Openaiの15ドルと比較して100万ドルあたりわずか0.55ドルを請求します[3]。

2。革新的な設計の選択：Deepseekのエンジニアは、古いハードウェアの制限を補うためにトレーニングプロセスを最適化しました。たとえば、クロスチップコミュニケーションの管理に特に特にH800チップの132の処理ユニットのうち20をプログラムしました。これは、H100のようなより高度なチップで通常は実現できない一意の最適化戦略です[2]。このレベルの最適化により、DeepSeekは、強力なハードウェアを使用しているにもかかわらず、高性能を維持できます。

3。アルゴリズムの効率：同社は、加工中にパラメーターのサブセットのみをアクティブにし、パフォーマンスを犠牲にすることなく計算効率を高めるために、混合物（MOE）などの高度な技術を採用しています[8]。この選択的アクティベーションにより、DeepSeekは、かなり多くのリソースを使用しているシステムからの結果に匹敵する結果を達成できます。

4。制約への適応：米国の制裁によって課される制約は、Deepseek内で不注意に革新を促進しています。限られたリソースを使用する必要性により、同社は利用可能なハードウェアの機能を最大化する非常に効率的なアルゴリズムとトレーニング方法を開発するようになりました[5] [7]。専門家が指摘したように、この状況により、Deepseekのような中国企業は、AI開発へのアプローチにおいてより機知に富み、革新的になりました[7]。

##パフォーマンスへの影響

Deepseekの古いチップへの依存は、単にフォールバックオプションを表すだけではありません。それは彼らの戦略の基礎となっています。 H800チップの制限を中心にモデルを最適化する同社の能力は、メモリ帯域幅の問題に特に対処することで、効果的なソフトウェアエンジニアリングが新しいハードウェアの利点を上回ることがあることを示しています[2] [4]。

要約すると、Deepseekの古いチップの使用は、輸出制限のために必要性から生じていますが、効率とコスト管理の顕著な革新につながりました。これは、DeepSeekをAIの景観の恐ろしい競合他社として位置付けるだけでなく、制約がテクノロジーと方法論の重要な進歩をどのように促進できるかを強調しています。