Deepseek Coder V2は、他のCPUと比較した場合、特にコーディングタスクでIntel N100で顕著なパフォーマンスを示します。
Intel N100は、4つのコアを備えており、デュアルコアタスクで3.4 GHzの最大クロック速度に達することができ、使用されるコアの数に基づいてさまざまなパフォーマンスを示します。たとえば、シングルコアタスクで3.4 GHzを達成できますが、約2.9 GHzでオールコアパフォーマンスがピークに達します。この特性により、マルチスレッドシナリオでは強力になりませんが、シングルコア機能を効果的に活用できるアプリケーションでは競争力があります[1]。
実際のテストでは、ユーザーはDeepSeek Coder V2がN100で効率的に実行され、生成されたコードの速度と使いやすさの点でLLAMA3やCodeGemmaなどの他のモデルを大幅に上回ることを報告しています。あるユーザーは、LLAMA3：7Bの少なくとも2倍速く実行され、大規模な変更なしに容易に使用可能なコードを作成したことに注目しました。これは、効率を求める開発者にとって大きな利点です[5]。モデルのアーキテクチャであるExperts（MOE）は、専用のGPUのないハードウェアでさえ、複雑なコーディングタスクを効果的に処理できます[6] [7]。
それに比べて、より強力なCPUは、要求の厳しいアプリケーションまたはより大きなモデルの全体的なパフォーマンスを向上させる可能性がありますが、DeepSeek Coder V2を実行するIntel N100の能力は、単一の読み取りパフォーマンスが優先される特定のコーディングタスクに対する適合性を効率的に強調しています。ユーザーは、マルチコア処理の制限にもかかわらず、N100がモデルで印象的な結果をもたらし、その制約の範囲内で作業する人にとって実行可能なオプションであることを発見しました[2] [4]。
引用：
[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/impression_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