كيف أداء Deepseek Coder V2 على Intel N100 مقارنة مع وحدات المعالجة المركزية الأخرى

إن INTEL N100 ، المجهزة بأربعة نوى وقادرة على الوصول إلى سرعة الساعة القصوى البالغة 3.4 جيجا هرتز للمهام المزدوجة النواة ، تعرض أداء متفاوتة بناءً على عدد النوى المستخدمة. على سبيل المثال ، على الرغم من أنه يمكن أن يحقق 3.4 جيجا هرتز في المهام ذات النوى الواحدة ، إلا أن أدائها ذو النواة بالكامل عند حوالي 2.9 جيجا هرتز. هذه الخصبة تجعلها أقل قوة في السيناريوهات متعددة الخيوط ولكنها لا تزال تنافسية للتطبيقات التي يمكن أن تستفيد من قدراتها الواحدة بشكل فعال [1].

في الاختبارات العملية ، أبلغ المستخدمون أن DeepSeek Coder V2 يعمل بكفاءة على N100 ، يتفوق على نماذج أخرى مثل LLAMA3 و CodeGemma بشكل كبير من حيث السرعة وسهولة الاستخدام من التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها. أشار أحد المستخدمين إلى أنه كان يعمل على الأقل مرتين على الأقل مثل LLAMA3: 7B وأنتج رمزًا قابلاً للاستخدام بسهولة دون تعديلات مكثفة ، وهي ميزة كبيرة للمطورين الذين يبحثون عن الكفاءة [5]. تتيح بنية النموذج ، وهي مزيج من الخبراء (MOE) ، التعامل مع مهام الترميز المعقدة بفعالية ، حتى على الأجهزة دون وحدات معالجة الرسومات المخصصة [6] [7].

نسبياً ، على الرغم من أن وحدات المعالجة المركزية الأكثر قوة قد توفر أداءً بشكل عام أفضل للتطبيقات الصعبة أو النماذج الأكبر ، إلا أن قدرة Intel N100 على تشغيل Deepseek Coder V2 تبرز بشكل فعال ملاءمةها لمهام الترميز المحددة حيث يتم إعطاء الأولوية للأداء المفرد. لقد وجد المستخدمون أنه على الرغم من قيودها في المعالجة المتعددة النواة ، فإن N100 لا يزال يقدم نتائج رائعة مع النموذج ، مما يجعله خيارًا قابلاً للتطبيق لأولئك الذين يعملون ضمن قيوده [2] [4].

الاستشهادات:
[1] https://www.youtube.com/watch؟v=7YBHABLCQRK
[2]
[3] https://www.youtube.com/watch؟v=lvsa-gtitb0
[4] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
[5]
[6]
[7] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-coder-v2
[8] https://github.com/vllm-project/vllm/issues/6655