Deepseek Coder V2 demonstrează o performanță notabilă pe Intel N100, în special în sarcinile de codificare, în comparație cu alte procesoare.
Intel N100, echipat cu patru nuclee și capabil să atingă o viteză maximă de ceas de 3,4 GHz pentru sarcini duble, prezintă performanțe variate în funcție de numărul de nuclee utilizate. De exemplu, în timp ce poate realiza 3,4 GHz în sarcini cu o singură nucleu, performanța sa de întreprindere la aproximativ 2,9 GHz. Această caracteristică o face mai puțin puternică în scenarii cu mai multe filete, dar încă competitivă pentru aplicații care pot folosi în mod eficient capacitățile sale unice.
În testele practice, utilizatorii au raportat că Deepseek Coder V2 rulează eficient pe N100, depășind în mod semnificativ alte modele precum Llama3 și Codegemma în ceea ce privește viteza și capacitatea de utilizare a codului generat. Un utilizator a remarcat că a rulat cel puțin de două ori mai repede decât Llama3: 7B și a produs cod ușor utilizabil fără modificări extinse, ceea ce reprezintă un avantaj semnificativ pentru dezvoltatorii care caută eficiență [5]. Arhitectura modelului, un amestec de experți (MOE), îi permite să gestioneze eficient sarcinile de codificare complexe, chiar și pe hardware fără GPU-uri dedicate [6] [7].
Comparativ, în timp ce CPU-urile mai puternice poate oferi o performanță generală mai bună pentru aplicații solicitante sau modele mai mari, capacitatea Intel N100 de a rula Deepseek Coder V2 evidențiază eficient adecvarea acestuia pentru sarcinile specifice de codificare în care performanța cu un singur frig este prioritizată. Utilizatorii au descoperit că, în ciuda limitărilor sale în procesarea cu mai multe nuclee, N100 oferă încă rezultate impresionante cu modelul, ceea ce îl face o opțiune viabilă pentru cei care lucrează în constrângerile sale [2] [4].
Citări:
[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/
]
[7] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-coder-v2
[8] https://github.com/vllm-project/vllm/issues/6655