DeepSeek CODER V2 mostra prestazioni notevoli sull'Intel N100, in particolare nelle attività di codifica, rispetto ad altre CPU.
L'intel N100, dotato di quattro core e in grado di raggiungere una velocità di clock massima di 3,4 GHz per attività dual-core, mostre di prestazioni variabili in base al numero di core utilizzati. Ad esempio, sebbene possa ottenere 3,4 GHz in compiti single-core, le sue prestazioni di tutto core raggiungono il picco a circa 2,9 GHz. Questa caratteristica lo rende meno potente negli scenari multi-thread ma ancora competitiva per le applicazioni in grado di sfruttare efficacemente le sue capacità a core singolo [1].
Nei test pratici, gli utenti hanno riferito che DeepSeek CODER V2 funziona in modo efficiente sull'N100, sovraperformando altri modelli come Llama3 e Codegmma significativamente in termini di velocità e usabilità del codice generato. Un utente ha osservato che ha funzionato almeno due volte più velocemente di Llama3: 7b e ha prodotto un codice facilmente utilizzabile senza ampie modifiche, il che è un vantaggio significativo per gli sviluppatori in cerca di efficienza [5]. L'architettura del modello, una miscela di esperti (MOE), gli consente di gestire efficacemente attività di codifica complesse, anche su hardware senza GPU dedicate [6] [7].
Comparativamente, mentre le CPU più potenti possono fornire prestazioni complessive migliori per applicazioni impegnative o modelli più grandi, la capacità dell'intel N100 di eseguire DeepSeek CODER V2 ne evidenzia in modo efficiente la sua idoneità per attività di codifica specifiche in cui le prestazioni a fila singola sono prioritarie. Gli utenti hanno scoperto che, nonostante i suoi limiti nell'elaborazione multi-core, l'N100 offre ancora risultati impressionanti con il modello, rendendolo un'opzione praticabile per coloro che lavorano all'interno dei suoi vincoli [2] [4].
Citazioni:
[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/impressive_performance_of_deepseekcoderv216b_on/
[6] https://blog.promptlayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-comparative-analysis/
[7] https://artificialalanysis.ai/models/deepseek-coder-v2
[8] https://github.com/vllm-project/vllm/issues/6655