Bagaimana efisiensi Deepseek dalam menggunakan chip yang lebih lama memengaruhi kinerjanya

Optimalisasi kinerja dengan chip yang lebih lama

1. Efisiensi Biaya: Dengan memanfaatkan chip yang lebih tua, Deepseek telah berhasil mengembangkan model R1 di sebagian kecil dari biaya dibandingkan dengan pesaing. Perusahaan dilaporkan hanya menghabiskan $ 6 juta untuk daya komputasi, yang jauh lebih rendah dari miliaran yang dihabiskan oleh perusahaan seperti OpenAi untuk kemampuan serupa [3] [8]. Efektivitas biaya ini memungkinkan Deepseek untuk menawarkan harga kompetitif untuk layanan AI-nya, menagih hanya $ 0,55 per juta token input dibandingkan dengan Openai $ 15 [3].

2. Pilihan Desain Inovatif: Insinyur Deepseek telah mengoptimalkan proses pelatihan mereka untuk mengkompensasi keterbatasan perangkat keras yang lebih lama. Sebagai contoh, mereka memprogram 20 dari 132 unit pemrosesan pada setiap chip H800 khusus untuk mengelola komunikasi lintas-chip, yang merupakan strategi optimasi unik yang biasanya tidak layak dengan chip yang lebih canggih seperti H100 [2]. Tingkat optimasi ini memungkinkan Deepseek untuk mempertahankan kinerja tinggi meskipun menggunakan perangkat keras yang kurang kuat.

3. Efisiensi Algoritmik: Perusahaan menggunakan teknik canggih seperti campuran-ekspert (MOE), yang hanya mengaktifkan subset parameter selama pemrosesan, meningkatkan efisiensi komputasi tanpa mengorbankan kinerja [8]. Aktivasi selektif ini memungkinkan Deepseek untuk mencapai hasil yang sebanding dengan yang dari sistem menggunakan sumber daya yang secara signifikan lebih banyak.

4. Adaptasi terhadap kendala: Kendala yang diberlakukan oleh sanksi A.S. secara tidak sengaja mendorong inovasi dalam Deepseek. Kebutuhan untuk bekerja dengan sumber daya terbatas telah membuat perusahaan mengembangkan algoritma dan metode pelatihan yang sangat efisien yang memaksimalkan kemampuan perangkat keras yang tersedia [5] [7]. Seperti dicatat oleh para ahli, situasi ini telah memaksa perusahaan Cina seperti Deepseek untuk menjadi lebih banyak akal dan inovatif dalam pendekatan mereka terhadap pengembangan AI [7].

implikasi untuk kinerja

Ketergantungan Deepseek pada chip yang lebih tua tidak hanya mewakili opsi fallback; Itu telah menjadi landasan strategi mereka. Kemampuan perusahaan untuk mengoptimalkan modelnya di sekitar keterbatasan chip H800 secara khusus menangani masalah bandwidth memori menunjukkan bahwa rekayasa perangkat lunak yang efektif kadang -kadang dapat lebih besar daripada keuntungan dari perangkat keras yang lebih baru [2] [4].

Singkatnya, sementara penggunaan chip yang lebih tua dari Deepseek berasal dari kebutuhan karena pembatasan ekspor, itu telah menyebabkan inovasi luar biasa dalam efisiensi dan manajemen biaya. Ini tidak hanya memposisikan Deepseek sebagai pesaing yang tangguh dalam lanskap AI tetapi juga menyoroti bagaimana kendala dapat mendorong kemajuan yang signifikan dalam teknologi dan metodologi.