DeepSeek-v3는 자원 활용을 최적화하는 몇 가지 혁신적인 전략과 건축 선택을 통해 성능을 손상시키지 않고 비용 효율성을 달성합니다.
비용 효율성을위한 핵심 전략
** 1. 혼합 운동 (MOE) 아키텍처 :
DeepSeek-V3는 혼합 경험 아키텍처를 사용하여 주어진 작업에 대해 매개 변수의 하위 집합 (670 억 중 370 억) 만 활성화합니다. 이 선택적 활성화는 계산 요구를 크게 줄여서 모델이 복잡한 작업을 효율적으로 수행하면서 리소스 사용량을 최소화 할 수있게한다 [1] [2] [6].
** 2. 효율적인 하드웨어 활용 :
이 모델은 구형 덜 강력한 GPU에서 효과적으로 실행되도록 설계되었으며, 이는 최신 고성능 칩보다 훨씬 저렴합니다. 이 접근법은 운영 비용을 낮추는 것뿐만 아니라 예산이 제한된 조직의 접근성을 확대합니다 [1] [5]. DeepSeek-V3는 총 약 550 만 달러의 총 비용으로 2048 GPU를 사용하여 훈련을 받았으며, 다른 주요 모델과 관련된 더 높은 비용과는 대조적으로 나타났습니다 [2] [9].
** 3. 고급 교육 기술 :
DeepSeek-V3는 FP8 혼합 정밀 훈련과 같은 저렴한 계산 및 스토리지 방법을 통합하여 메모리 사용량을 줄이고 교육 프로세스를 가속화합니다. 이러한 기술은 고성능 수준을 유지하면서 더 빠른 처리 시간을 허용합니다 [3] [6]. 이 모델의 훈련은 2 개월 이내에 완료되었으며, 많은 경쟁자들이 요구하는 것의 일부를 280 만 GPU 시간 만 사용하여 [4] [9].
** 4. 혁신적인로드 밸런싱 및 예측 전략 :
이 모델은 부하 밸런싱을위한 보조 손실이없는 전략과 추가 비용을 발생시키지 않고 성능을 향상시키기 위해 다중 점화 예측 목표를 활용합니다. 이러한 신중한 자원 관리는 모델의 모든 구성 요소가 효율적으로 함께 작동하여 폐기물을 최소화하면서 출력을 극대화하도록 보장합니다 [4] [6].
성능 지표
DeepSeek-V3은 운영 비용이 낮아도 다양한 벤치 마크에서 뛰어난 기능을 보여 주었으며 코딩 및 수학적 문제 해결과 같은 작업에서 많은 대형 모델을 능가했습니다. 이 아키텍처를 통해 GPT-4와 같은 더 큰 모델에 일반적으로 요구되는 광범위한 계산 리소스에 의존하지 않고 복잡한 쿼리를 이해하는 데 탁월합니다 [2] [6].
요약하면, DeepSeek-V3의 효율적인 건축 설계, 전략적 하드웨어 사용, 고급 교육 방법론 및 혁신적인 운영 전략의 조합으로 인해 비용이 크게 줄어들어 AI 환경에서 강력한 경쟁자가 될 수 있습니다.
인용 :
[1] https://www.businessinsider.com/explaining-deepseek--models- 효율성-카링 --- 경마-2025-1
[2] https://fastbots.ai/blog/deepseek-v3-wat-it-is-and-why-everyone-s-buzzing-bout-it
[3] https://adasci.org/deepseek-v3- 여기에서-옵션-효율성-스케일/
[4] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[5] https://www.unite.ai/deepseek-v3-how-a-chinese-ai-startup-outpaces-tech-giants-in-cost-and-performance/
[6] https://www.deeplearning.ai/the-batch/deepseek-v3-redefines-llm-performance-and-cost-efficiency/
[7] https://daily.dev/blog/deepseek-everthe-y-need-to- know-about-cis-newlm-in-on-one-place
[8] https://deepseekv3.org/blog/deepseek-v3-practical-impact
[9] https://c3.unu.edu/blog/the-open-source-revolution-in-ai-deepseeks-challenge-to-the-status-quo