DeepSeek Coder v2는 다른 CPU와 비교할 때 특히 코딩 작업에서 인텔 N100에서 주목할만한 성능을 보여줍니다.
4 개의 코어가 장착되어 있고 듀얼 코어 작업의 경우 최대 클럭 속도 3.4GHz에 도달 할 수있는 인텔 N100은 사용 된 코어 수에 따라 다양한 성능을 나타냅니다. 예를 들어, 단일 코어 작업에서 3.4GHz를 달성 할 수 있지만, 모든 코어 성능은 약 2.9GHz에서 최고조에 달합니다. 이 특성은 다중 스레드 시나리오에서는 덜 강력하지만 단일 코어 기능을 효과적으로 활용할 수있는 응용 프로그램에 여전히 경쟁력이 있습니다 [1].
실제 테스트에서 사용자는 DeepSeek Coder V2가 N100에서 효율적으로 실행되어 LLAMA3 및 CodeGemma와 같은 다른 모델을 생성 된 코드의 속도 및 유용성 측면에서 크게 능가한다고보고했습니다. 한 사용자는 LLAMA3 : 7B보다 적어도 두 배 빠르게 실행되었으며 광범위한 수정없이 쉽게 사용할 수있는 코드를 생성했으며, 이는 효율성을 추구하는 개발자에게 중요한 이점입니다 [5]. 모델의 아키텍처 인 MOE (Mix-of-Experts)를 통해 전용 GPU가없는 하드웨어에서도 복잡한 코딩 작업을 효과적으로 처리 할 수 있습니다 [6] [7].
이와 비교하여, 더 강력한 CPU는 까다로운 애플리케이션 또는 더 큰 모델에 대해 더 나은 전반적인 성능을 제공 할 수 있지만, Intel N100의 DeepSeek Coder v2를 실행하는 능력은 단일 스레드 성능이 우선 순위가 높은 특정 코딩 작업에 효율적으로 강조합니다. 사용자는 멀티 코어 처리의 한계에도 불구하고 N100은 여전히 모델과 함께 인상적인 결과를 제공하므로 제약 내에서 작동하는 사람들에게 실용적인 옵션이된다는 것을 발견했습니다 [2] [4].
인용 :
[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://artificialanalysis.ai/models/deepseek-coder-v2
[8] https://github.com/vllm-project/vllm/issues/6655