Використання DeepSeek для старих мікросхем, зокрема моделей NVIDIA A100 та H800, значно впливає на його продуктивність та ефективність роботи. Цей підхід є прямим відповіддю на експортне управління США, що обмежує доступ до передових технологій, змушуючи DeepSeek інновації в межах цих обмежень.
Оптимізація продуктивності за допомогою старих мікросхем
1. Ефективність витрат: Використовуючи старші мікросхеми, DeepSeek вдалося розробити свою модель R1 за частку витрат порівняно з конкурентами. Як повідомляється, компанія витрачала лише 6 мільйонів доларів на обчислювальну потужність, що значно нижче, ніж мільярди, витрачені на такі фірми, як OpenAI, на подібні можливості [3] [8]. Ця економічна ефективність дозволяє DeepSeek пропонувати конкурентоспроможні ціни на свої послуги AI, стягуючи лише 0,55 долара за мільйон вхідних жетонів порівняно з 15 доларів OpenAI [3].
2. Інноваційний вибір дизайну: Інженери DeepSeek оптимізували свої навчальні процеси, щоб компенсувати обмеження старшого обладнання. Наприклад, вони запрограмували 20 із 132 одиниць обробки на кожному чіпі H800, спеціально для управління комунікаціями поперечиків, що є унікальною стратегією оптимізації, як правило, неможливою з більш досконалими мікросхемами, такими як H100 [2]. Цей рівень оптимізації дозволяє DeepSeek підтримувати високу продуктивність, незважаючи на використання менш потужного обладнання.
3. Алгоритмічна ефективність: Компанія використовує передові методи, такі як суміш-експерти (МО), які активують лише підмножину параметрів під час обробки, підвищуючи ефективність обчислень без жертвування продуктивності [8]. Ця селективна активація дозволяє DeepSeek досягти результатів, порівнянних із системами, що використовують значно більше ресурсів.
4. Адаптація до обмежень: обмеження, що накладені американськими санкціями, ненавмисно керують інноваціями в DeepSeek. Необхідність роботи з обмеженими ресурсами змусила компанію розробити високоефективні алгоритми та методи навчання, що максимізують можливості їх доступного обладнання [5] [7]. Як зазначають експерти, ця ситуація змусила китайських компаній, як DeepSeek, стати більш винахідливими та інноваційними у своєму підході до розвитку ШІ [7].
наслідки для продуктивності
Залежність Deepseek на старші мікросхеми не просто представляє опцію резервного відбиття; Це стало наріжним каменем їх стратегії. Можливість компанії оптимізувати свої моделі навколо обмежень хіпсових мікросхем H800, зокрема вирішення проблем пропускної здатності пам'яті, демонструє, що ефективна інженерія програмного забезпечення іноді може переважати переваги нового обладнання [2] [4].
Підсумовуючи це, хоча використання DeepSeek старіші чіпи випливають із необхідності через обмеження експорту, це призвело до неабияких нововведень у ефективності та управлінні витратами. Це не тільки позиціонує DeepSeek як грізного конкурента в ландшафті ШІ, але й підкреслює, як обмеження можуть сприяти значним прогресом у галузі технології та методології.
Цитати:[1] https://www.reddit.com/r/investing/comments/1ib5vf9/deepseek_uses_nvidias_h800_chips_so_why_are/
[2] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[3] https://evrimagaci.org/tpg/deepseek-ai-model-disrupts-global-tech-markets-163143
[4] https://blog.heim.xyz/deepseek-what-the-delines-miss/
[5] https://www.prolificnorth.co.uk/news/who-is-behind-deepseek-chinese-startup-redefining-ai-and-rattling-global-markets/
[6] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[7] https://tribune.com.pk/story/2524438/chinas-deepseek-ai-model-challenges-us-dominance-amid-sanctions
[8] https://writesonic.com/blog/deepseek-launches-ai-resoning-model