Deepseek Coder V2 wykazuje znaczącą wydajność w Intel N100, szczególnie w zadaniach kodowania, w porównaniu z innymi procesorami.
Intel N100, wyposażony w cztery rdzenie i zdolny do osiągnięcia maksymalnej prędkości zegara 3,4 GHz dla zadań dwurdzeniowych, wykazuje różną wydajność w zależności od liczby wykorzystywanych rdzeni. Na przykład, choć może osiągnąć 3,4 GHz w zadaniach jednordzeniowych, jego szczytowe wyniki na poziomie około 2,9 GHz. Ta charakterystyka sprawia, że jest mniej potężny w scenariuszach wielowociokrążonych, ale nadal konkurencyjny dla zastosowań, które mogą skutecznie wykorzystać swoje możliwości jednordzeniowe [1].
W testach praktycznych użytkownicy poinformowali, że Deepseek Coder V2 działa skutecznie na N100, przewyższając inne modele, takie jak LLAMA3 i CODEGEMMA pod względem szybkości i użyteczności wygenerowanego kodu. Jeden użytkownik zauważył, że działał co najmniej dwa razy szybciej niż LAMA3: 7B i wyprodukował łatwo użyteczny kod bez szeroko zakrojonych modyfikacji, co stanowi znaczącą zaletę dla programistów poszukujących wydajności [5]. Architektura modelu, mieszanka ekspertów (MOE), pozwala mu skutecznie obsługiwać złożone zadania kodowania, nawet na sprzęcie bez dedykowanych GPU [6] [7].
Dla porównania, chociaż mocniejsze procesory mogą zapewnić lepszą ogólną wydajność wymagających aplikacji lub większych modeli, zdolność Intel N100 do uruchamiania Deepseek Coder V2 skutecznie podkreśla jego przydatność do określonych zadań kodowania, w których priorytetyzowano wydajność jednoosobową. Użytkownicy odkryli, że pomimo ograniczeń w przetwarzaniu wielordzeniowym N100 nadal zapewnia imponujące wyniki z modelem, co czyni go realną opcją dla osób pracujących w jego ograniczeniach [2] [4].
Cytaty:
[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://artififialanalysis.ai/models/deepseek-coder-v2
[8] https://github.com/vllm-project/vllm/issues/6655