W jaki sposób wydajność Deepseek w stosowaniu starszych wiórów wpływa na jego wydajność

Optymalizacja wydajności ze starszymi wiórami

1. Wydajność kosztów: Wykorzystując starsze układy, Deepseek udało się opracować swój model R1 za ułamek kosztów w porównaniu z konkurentami. Firma podobno wydała tylko 6 milionów dolarów na energię obliczeniową, która jest znacznie niższa niż miliardy wydawane przez firmy takie jak Openai na podobne możliwości [3] [8]. Ta opłacalność pozwala DeepSeek oferować konkurencyjne ceny za usługi AI, naliczając zaledwie 0,55 USD za milion tokenów wejściowych w porównaniu z 15 USD [3].

2 Na przykład zaprogramowali 20 z 132 jednostek przetwarzania na każdym układie H800 specjalnie do zarządzania komunikacją z chipem krzyżowym, co jest unikalną strategią optymalizacji, która nie jest zwykle możliwa z bardziej zaawansowanymi układami, takimi jak H100 [2]. Ten poziom optymalizacji umożliwia DeepSeek utrzymanie wysokiej wydajności pomimo użycia mniej mocnego sprzętu.

3. Wydajność algorytmiczna: Firma stosuje zaawansowane techniki, takie jak mieszanka ekspertów (MOE), która aktywuje tylko podzbiór parametrów podczas przetwarzania, zwiększając wydajność obliczeniową bez poświęcania wydajności [8]. Ta selektywna aktywacja pozwala DeepSeek osiągnięcie wyników porównywalnych z wynikami z systemów z wykorzystaniem znacznie większej liczby zasobów.

4. Dostosowanie do ograniczeń: Ograniczenia nałożone przez sankcje USA przypadkowo napędzały innowacje w ramach Deepseek. Konieczność pracy z ograniczonymi zasobami doprowadziła firmę do opracowania wysoce wydajnych algorytmów i metod szkolenia, które maksymalizują możliwości dostępnego sprzętu [5] [7]. Jak zauważyli eksperci, sytuacja ta zmusiła chińskie firmy takie jak Deepeek do bardziej zaradnego i innowacyjnego w podejściu do rozwoju AI [7].

Implikacje dla wydajności

Poleganie Deepseek na starszych układach nie tylko stanowi opcję awarii; Stało się kamieniem węgielnym ich strategii. Zdolność firmy do optymalizacji swoich modeli wokół ograniczeń układów H800 Chips, szczególnie rozwiązujących problemy z przepustowością pamięci, pokazuje, że skuteczna inżynieria oprogramowania może czasem przewyższyć zalety nowszego sprzętu [2] [4].

Podsumowując, choć użycie starszych układów głębinowych wynika z konieczności z powodu ograniczeń eksportowych, doprowadziło do niezwykłych innowacji w zakresie wydajności i zarządzania kosztami. To nie tylko pozycjonuje Deepeek jako potężnego konkurenta w krajobrazie AI, ale także podkreśla, w jaki sposób ograniczenia mogą zwiększyć znaczny postęp w technologii i metodologii.