Deepseek Coder V2 visar anmärkningsvärd prestanda på Intel N100, särskilt i kodningsuppgifter, jämfört med andra CPU: er.
Intel N100, utrustad med fyra kärnor och kan nå en maximal klockhastighet på 3,4 GHz för dubbla kärnor, uppvisar varierande prestanda baserat på antalet kärnor som används. Till exempel, medan den kan uppnå 3,4 GHz i enkärniga uppgifter, toppar dess allkärniga prestanda på cirka 2,9 GHz. Denna egenskap gör den mindre kraftfull i flertrådade scenarier men ändå konkurrenskraftiga för applikationer som kan utnyttja dess enkärniga kapacitet effektivt [1].
I praktiska tester har användare rapporterat att Deepseek -kodaren V2 körs effektivt på N100 och överträffar andra modeller som Llama3 och Codegemma avsevärt när det gäller hastighet och användbarhet för genererad kod. En användare noterade att den körde minst dubbelt så snabbt som Llama3: 7B och producerade lätt användbar kod utan omfattande modifieringar, vilket är en betydande fördel för utvecklare som söker effektivitet [5]. Modellens arkitektur, en blandning av experter (MOE), tillåter den att hantera komplexa kodningsuppgifter effektivt, även på hårdvara utan dedikerade GPU: er [6] [7].
Jämförelsevis, medan kraftfullare CPU: er kan ge bättre totala prestanda för krävande applikationer eller större modeller, belyser Intel N100: s förmåga att köra Deepseek-kodaren V2 effektivt sin lämplighet för specifika kodningsuppgifter där enstaka prestanda prioriteras. Användare har funnit att trots sina begränsningar i multikärnbehandling ger N100 fortfarande imponerande resultat med modellen, vilket gör det till ett genomförbart alternativ för dem som arbetar inom sina begränsningar [2] [4].
Citeringar:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=7ybhablcqrk
[2] https://dataloop.ai/library/model/bartowski_deepseek-coder-v2-instruct-guf/
[3] https://www.youtube.com/watch?v=lvsa-gtitb0
[4] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
[5] https://www.reddit.com/r/localllamama/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