Deepseek Coder V2 démontre des performances notables sur l'Intel N100, en particulier dans les tâches de codage, par rapport à d'autres CPU.
L'Intel N100, équipé de quatre cœurs et capable d'atteindre une vitesse d'horloge maximale de 3,4 GHz pour les tâches dual-core, présente des performances variables en fonction du nombre de cœurs utilisés. Par exemple, bien qu'il puisse atteindre 3,4 GHz dans des tâches monomères, ses performances entièrement cœurs culmine à environ 2,9 GHz. Cette caractéristique le rend moins puissant dans les scénarios multi-thread, mais toujours compétitif pour les applications qui peuvent tirer parti efficacement de ses capacités monocomes [1].
Dans les tests pratiques, les utilisateurs ont signalé que Deepseek Coder V2 s'exécute efficacement sur le N100, surpassant d'autres modèles comme LLAMA3 et Codegemma de manière significative en termes de vitesse et d'utilisation du code généré. Un utilisateur a noté qu'il était passé au moins deux fois plus vite que LLAMA3: 7B et produit du code facilement utilisable sans modifications étendues, ce qui est un avantage significatif pour les développeurs à la recherche d'efficacité [5]. L'architecture du modèle, un mélange d'Experts (MOE), lui permet de gérer efficacement les tâches de codage complexes, même sur le matériel sans GPU dédiés [6] [7].
Comparativement, bien que des CPU plus puissants puissent fournir de meilleures performances globales pour les applications exigeantes ou les modèles plus grands, la capacité de l'Intel N100 à exécuter efficacement Deepseek Coder V2 met en évidence efficacement son aptitude pour des tâches de codage spécifiques où les performances monomotées sont prioritaires. Les utilisateurs ont constaté qu'en dépit de ses limites de traitement multi-core, le N100 fournit toujours des résultats impressionnants avec le modèle, ce qui en fait une option viable pour ceux qui travaillent dans ses contraintes [2] [4].
Citations:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=7ybhablcqrk
[2] https://dataloop.ai/library/model/bartowski_deepseek-coder-v2-instruct-gguf/
[3] https://www.youtube.com/watch?v=lvsa-gtitb0
[4] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1dkmpja/impressif_performance_of_deepseekcoderv216b_on/
[6] https://blog.promptlayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-comparative-analysis/
[7] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-coder-v2
[8] https://github.com/vllm-project/vllm/issues/6655
