DeepSeek Coder V2 демонстрирует заметную производительность на Intel N100, особенно в кодирующих задачах, по сравнению с другими процессорами.
Intel N100, оснащенный четырьмя ядрами и способным достигать максимальной тактовой скорости 3,4 ГГц для двухъядерных задач, демонстрирует различную производительность на основе количества используемых ядер. Например, в то время как он может достичь 3,4 ГГц в одноядерных задачах, его всеточная производительность пика составляет около 2,9 ГГц. Эта характеристика делает его менее мощным в многопоточных сценариях, но все же конкурентоспособной для приложений, которые могут эффективно использовать свои одноъядерные возможности [1].
В практических тестах пользователи сообщили, что DeepSeek Coder V2 эффективно работает по N100, значительно превосходя другие модели, такие как Llama3 и Codegemma с точки зрения скорости и удобства использования сгенерированного кода. Один пользователь отметил, что он работал как минимум вдвое быстрее, чем Llama3: 7B и производил легко полезный код без обширных модификаций, что является значительным преимуществом для разработчиков, стремящихся к эффективности [5]. Архитектура модели, смеси экспертов (MOE), позволяет эффективно выполнять сложные задачи кодирования, даже на аппаратном обеспечении без выделенных графических процессоров [6] [7].
Для сравнения, хотя более мощные процессоры могут обеспечить лучшую общую производительность для требовательных приложений или более крупных моделей, способность Intel N100 запустить DeepSeek Coder V2 эффективно подчеркивает его пригодность для конкретных задач кодирования, где однопользовательская производительность распределяется. Пользователи обнаружили, что, несмотря на свои ограничения в многоъядерной обработке, N100 по-прежнему дает впечатляющие результаты с моделью, что делает его жизнеспособным вариантом для тех, кто работает в пределах своих ограничений [2] [4].
Цитаты:
[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