Hvordan påvirker DeepSeek effektiviteten i å bruke eldre brikker ytelsen

ytelsesoptimalisering med eldre chips

1. Kostnadseffektivitet: Ved å utnytte eldre brikker har DeepSeek klart å utvikle sin R1 -modell til en brøkdel av kostnadene sammenlignet med konkurrenter. Selskapet brukte angivelig bare 6 millioner dollar på datakraft, noe som er vesentlig lavere enn milliarder brukt av firmaer som Openai for lignende evner [3] [8]. Denne kostnadseffektiviteten gjør at DeepSeek kan tilby konkurransedyktige priser for sine AI-tjenester, og belaster bare $ 0,55 per million inngangstokener sammenlignet med Openais $ 15 [3].

2. Innovative designvalg: DeepSeeks ingeniører har optimalisert treningsprosessene sine for å kompensere for begrensningene for eldre maskinvare. For eksempel programmerte de 20 av 132 behandlingsenheter på hver H800-brikke spesielt for å håndtere tverr chip-kommunikasjon, som er en unik optimaliseringsstrategi som ikke vanligvis er mulig med mer avanserte brikker som H100 [2]. Dette optimaliseringsnivået gjør det mulig for DeepSeek å opprettholde høy ytelse til tross for at de bruker mindre kraftig maskinvare.

3. Algoritmisk effektivitet: Selskapet benytter avanserte teknikker som blanding-av-ekspert (MOE), som bare aktiverer en delmengde av parametere under prosessering, og forbedrer beregningseffektiviteten uten å ofre ytelse [8]. Denne selektive aktiveringen gjør at DeepSeek kan oppnå resultater som kan sammenlignes med de fra systemer som bruker betydelig mer ressurser.

4. Tilpasning til begrensninger: Begrensningene som er pålagt av amerikanske sanksjoner har utilsiktet drevet innovasjon innen DeepSeek. Behovet for å jobbe med begrensede ressurser har ført til at selskapet utvikler svært effektive algoritmer og treningsmetoder som maksimerer mulighetene til deres tilgjengelige maskinvare [5] [7]. Som bemerket av eksperter, har denne situasjonen tvunget kinesiske selskaper som DeepSeek til å bli mer ressurssterk og nyskapende i sin tilnærming til AI -utvikling [7].

Implikasjoner for ytelse

Deepsees avhengighet av eldre brikker representerer ikke bare et tilbakeslagsalternativ; Det har blitt en hjørnestein i strategien deres. Selskapets evne til å optimalisere modellene rundt begrensningene for H800 -brikkene som spesifikt tar opp minnebåndbreddeproblemer, viser at effektiv programvareteknikk noen ganger kan oppveie fordelene med nyere maskinvare [2] [4].

Oppsummert, mens DeepSeeks bruk av eldre brikker stammer fra nødvendighet på grunn av eksportbegrensninger, har det ført til bemerkelsesverdige innovasjoner innen effektivitet og kostnadsstyring. Dette posisjonerer ikke bare DeepSeek som en formidabel konkurrent i AI -landskapet, men fremhever også hvordan begrensninger kan føre til betydelige fremskritt innen teknologi og metodikk.