Cum afectează eficiența Deepseek în utilizarea jetoanelor mai vechi

Optimizarea performanței cu jetoane mai vechi

1. Eficiența costurilor: prin utilizarea jetoanelor mai vechi, Deepseek a reușit să -și dezvolte modelul R1 la o fracțiune din cost în comparație cu concurenții. Se pare că compania a cheltuit doar 6 milioane de dolari pentru puterea de calcul, care este substanțial mai mică decât miliardele cheltuite de firme precum OpenAI pentru capacități similare [3] [8]. Această rentabilitate permite Deepseek să ofere prețuri competitive pentru serviciile sale AI, încasând doar 0,55 USD pe milion de jetoane de intrare în comparație cu 15 dolari Openai [3].

2. Opțiuni inovatoare de proiectare: Inginerii Deepseek și -au optimizat procesele de instruire pentru a compensa limitările hardware -ului mai vechi. De exemplu, au programat 20 din 132 de unități de procesare pe fiecare cip H800 special pentru gestionarea comunicațiilor încrucișate, care este o strategie unică de optimizare care nu este de obicei posibilă cu cipuri mai avansate precum H100 [2]. Acest nivel de optimizare permite Deepseek să mențină performanțe ridicate, în ciuda utilizării hardware -ului mai puțin puternic.

3. Eficiența algoritmică: Compania folosește tehnici avansate, cum ar fi amestecul de experți (MOE), care activează doar un subset de parametri în timpul procesării, îmbunătățind eficiența de calcul fără a sacrifica performanța [8]. Această activare selectivă permite Deepseek să obțină rezultate comparabile cu cele din sisteme care utilizează resurse semnificativ mai multe.

4. Adaptarea la constrângeri: constrângerile impuse de sancțiunile americane au determinat din neatenție inovația în profunzime. Nevoia de a lucra cu resurse limitate a determinat compania să dezvolte algoritmi și metode de instruire extrem de eficiente, care să maximizeze capacitățile hardware -ului disponibil [5] [7]. După cum a menționat experți, această situație a obligat companiilor chineze ca Deepseek să devină mai resurse și mai inovatoare în abordarea lor de dezvoltare AI [7].

Implicații pentru performanță

Deepseek dependența de jetoane mai vechi nu reprezintă doar o opțiune de retragere; A devenit o piatră de temelie a strategiei lor. Capacitatea companiei de a -și optimiza modelele în jurul limitărilor cipurilor H800 care abordează în mod specific problemele de lățime de bandă de memorie demonstrează că ingineria software eficientă poate depăși uneori avantajele hardware -ului mai nou [2] [4].

În rezumat, în timp ce utilizarea de către Deepseek a jetoanelor mai vechi provine din necesitate din cauza restricțiilor de export, a dus la inovații remarcabile în ceea ce privește eficiența și gestionarea costurilor. Acest lucru nu numai că poziționează Deepseek ca un concurent formidabil în peisajul AI, dar subliniază și modul în care constrângerile pot conduce la progrese semnificative în tehnologie și metodologie.