DeepSeek使用较旧芯片的效率如何影响其性能

##用旧芯片优化性能

1。成本效率：通过利用较旧的芯片，DeepSeek与竞争对手相比设法以一小部分成本开发其R1模型。据报道，该公司在计算能力上仅花费了600万美元，该计算能力大大低于OpenAI等公司用于类似功能的数十亿美元[3] [8]。这种成本效益使DeepSeek能够为其AI服务提供竞争性定价，而Openai的15美元仅收取每百万美元的投入令牌0.55美元[3]。

2。创新的设计选择：DeepSeek的工程师优化了他们的培训过程，以补偿旧硬件的局限性。例如，他们在每个H800芯片上专门用于管理跨芯片通信的132个处理单元中的20个处理单元中有20个，这是一种独特的优化策略，通常在H100 [2]（例如H100）（如H100）（如H100）中不可行。这种优化水平使DeepSeek能够保持高性能，尽管使用了功能较差的硬件。

3。算法效率：公司采用高级技术，例如Experts（MOE），该技术在处理过程中仅激活参数的一部分，从而提高了计算效率而无需牺牲性能[8]。这种选择性激活使DeepSeek能够实现与系统使用更多资源的结果相媲美的结果。

4。对约束的适应：美国制裁施加的限制无意中驱动了DeepSeek内部的创新。使用有限资源的需求使该公司开发了高效的算法和培训方法，从而最大程度地提高了其可用硬件的能力[5] [7]。正如专家指出的那样，这种情况迫使像Deepseek这样的中国公司在AI开发的方法方面变得更加机智和创新[7]。

##对性能的影响

DeepSeek对旧芯片的依赖不仅代表了后备选项。它已成为他们战略的基石。该公司围绕H800芯片的局限性优化其模型的能力，专门解决内存带宽问题的能力表明，有效的软件工程有时会超过新硬件的优势[2] [4]。

总而言之，尽管DeepSeek使用较旧的芯片源于由于出口限制引起的必要性，但它导致了效率和成本管理的显着创新。这不仅将DeepSeek定位为AI景观中强大的竞争对手，而且还强调了约束如何推动技术和方法论的重大进步。