DeepSeek Coder V2의 성능은 주로 사용 된 CPU의 아키텍처 및 사양에 의해 영향을받는 CPU 모델에 따라 크게 다릅니다.
** 속도와 효율성
DeepSeek Coder V2는 매우 효율적으로 설계되어 대형 코드베이스를 빠르게 처리 할 수 있습니다. 64 개의 ARM 코어가있는 것과 같이 코어 수가 높고 아키텍처가 더 높은 CPU 에서이 모델은 IQ_4_XS와 같은 최적화 된 양자화를 사용할 때 인상적인 처리량 속도 (TPS)를 달성 할 수 있습니다 [5]. 대조적으로, Intel N100과 같은 하위 엔드 CPU에서 모델을 실행하면 성능이 느리게 생성되지만 사용자는 유사한 하드웨어에서 LLAMA3과 같은 다른 모델보다 두 배 이상 빠르게 실행되고 있다고보고했습니다 [3].
** 양자화의 영향
모델의 성능은 선택된 양자화 유형에 크게 의존합니다. 더 높은 품질의 양자화 (예 : Q8_0)는 더 나은 정확도를 제공하지만 더 많은 계산 자원이 필요합니다. 반대로, 품질이 낮은 옵션 (예 : Q2_K)은 여전히 유용한 결과를 제공 할 수 있지만 속도와 정확도에 타협 할 수 있습니다 [2]. 사용자는 GPU의 사용 가능한 VRAM에 맞는 양자화를 선택하면 특히 하이브리드 CPU-GPU 설정을 사용하는 사람들에게 최적의 성능을 초래할 수 있습니다 [2].
** 벤치 마크 비교
벤치 마크 평가에서 DeepSeek Coder V2는 코딩 작업에서 GPT-4 Turbo 및 Claude 3과 같은 폐쇄 소스 모델에 비해 우수한 성능을 보여주었습니다 [1] [7]. 이는 모델의 아키텍처가 다양한 CPU 구성에 대해 잘 최적화되었음을 시사하지만 특정 성능 메트릭은 하드웨어 기능에 따라 크게 다를 수 있습니다.
전반적으로, DeepSeek Coder V2는 다양한 CPU 모델에서 강력한 성능을 보여 주지만, 고급 아키텍처 및 최적의 양자화 전략을 지원하는 고급 CPU로 효과가 극대화됩니다.
인용 :
[1] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_deepseek-coder-v2-instruct/
[2] https://dataloop.ai/library/model/bartowski_deepseek-coder-lite-instruct-gguf/
[3] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1dkmpja/impressive_performance_of_deepseekcoderv216b_on/
[4] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[5] https://huggingface.co/nisten/deepseek-coder-v2-inst-cpu-optimized-gguf
[6] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[7] https://arxiv.org/abs/2406.11931
[8] https://blog.promptlayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-comparative-analysis/