구형 칩 사용에 대한 DeepSeek의 효율성은 성능에 어떤 영향을 미칩니 까

이전 칩으로 성능 최적화

1. 비용 효율성 : DeepSeek은 오래된 칩을 활용하여 경쟁 업체에 비해 비용의 일부로 R1 모델을 개발했습니다. 이 회사는 컴퓨팅 전력에 6 백만 달러를 지출했으며, 이는 OpenAI와 같은 회사가 유사한 기능을 위해 지출 한 수십억 달러보다 실질적으로 낮습니다 [3] [8]. 이 비용 효율성을 통해 DeepSeek은 AI 서비스에 대한 경쟁력있는 가격을 제공 할 수 있으며 OpenAI의 $ 15에 비해 백만 달러당 0.55 달러의 입력 토큰을 청구 할 수 있습니다 [3].

2. 혁신적인 설계 선택 : DeepSeek의 엔지니어는 구형 하드웨어의 한계를 보상하기 위해 교육 프로세스를 최적화했습니다. 예를 들어, 그들은 크로스 칩 커뮤니케이션을 관리하기 위해 각 H800 칩에서 132 개의 처리 장치 중 20 개를 프로그래밍했는데, 이는 H100 [2]와 같은 고급 칩으로 일반적으로 실현 가능한 고유 한 최적화 전략입니다. 이 수준의 최적화를 통해 덜 강력한 하드웨어를 사용하더라도 DeepSeek가 고성능을 유지할 수 있습니다.

3. 알고리즘 효율성 : 회사는 MOE (Mix-of-Experts)와 같은 고급 기술을 사용하여 처리 중에 매개 변수의 서브 세트 만 활성화하여 성능을 희생하지 않고 계산 효율성을 향상시킵니다 [8]. 이 선택적 활성화를 통해 DeepSeek은 훨씬 더 많은 자원을 사용하는 시스템의 결과와 비슷한 결과를 얻을 수 있습니다.

4. 제약 조건에 대한 적응 : 미국의 제재로 부과 된 제약은 실수로 Deepseek 내에서 혁신을 주도했다. 제한된 자원으로 작업해야 할 필요성으로 인해 회사는 사용 가능한 하드웨어의 기능을 극대화하는 고효율 알고리즘 및 교육 방법을 개발하게되었습니다 [5] [7]. 전문가들이 언급 한 바와 같이,이 상황은 DeepSeek와 같은 중국 기업들이 AI 개발에 대한 접근 방식에서 더욱 풍부하고 혁신적이되도록 강요했습니다 [7].

성능에 대한 시사점

구형 칩에 대한 DeepSeek의 의존은 단지 폴백 옵션을 나타내는 것이 아닙니다. 그것은 그들의 전략의 초석이되었습니다. 메모리 대역폭 문제를 해결하는 H800 칩의 한계를 중심으로 모델을 최적화하는 회사의 능력은 효과적인 소프트웨어 엔지니어링이 때때로 새로운 하드웨어의 장점을 능가 할 수 있음을 보여줍니다 [2] [4].

요약하면, DeepSeek의 오래된 칩 사용은 수출 제한으로 인해 필요성에서 비롯된 반면 효율성과 비용 관리의 놀라운 혁신으로 이어졌습니다. 이것은 AI 환경에서 강력한 경쟁자로서 Deepseek을 배치 할뿐만 아니라 제약이 기술과 방법론에서 상당한 발전을 이끌어 낼 수있는 방법을 강조합니다.