DeepSeek Coder V2 демонструє помітну продуктивність на Intel N100, особливо у завданнях кодування, порівняно з іншими процесорами.
Intel N100, оснащений чотирма ядерами та здатним досягти максимальної годинної швидкості 3,4 ГГц для двоядерних завдань, демонструє різну продуктивність на основі кількості використаних ядер. Наприклад, хоча він може досягти 3,4 ГГц у одноядерних завданнях, його всесвітня продуктивність досягає приблизно 2,9 ГГц. Ця характеристика робить його менш потужним у багатопотокових сценаріях, але все ще конкурентоспроможним для додатків, які можуть ефективно використовувати свої одноядерні можливості [1].
У практичних тестах користувачі повідомили, що DeepSeek Coder V2 ефективно працює на N100, перевершуючи інші моделі, такі як LLAMA3 та CodeGemma, значно з точки зору швидкості та зручності використання створеного коду. Один користувач зазначив, що він пробігав щонайменше вдвічі швидше, ніж Llama3: 7b і виробляв легко зручний код без великих модифікацій, що є значною перевагою для розробників, які шукають ефективність [5]. Архітектура моделі, суміш-експерти (МО), дозволяє їй ефективно обробляти складні завдання кодування, навіть на апаратному забезпеченні без спеціальних графічних процесорів [6] [7].
Порівняно, хоча більш потужні процесори можуть забезпечити кращу загальну продуктивність для вимогливих додатків або більших моделей, здатність Intel N100 виконувати DeepSeek Coder V2 ефективно підкреслює його придатність для конкретних завдань кодування, де пріоритетна продуктивність. Користувачі виявили, що, незважаючи на обмеження в багатоядерній обробці, N100 все ще дає вражаючі результати з моделлю, що робить його життєздатним варіантом для тих, хто працює в межах її обмежень [2] [4].
Цитати:
[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-comarative-analysis/
[7] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-coder-v2
[8] https://github.com/vllm-project/vllm/issues/6655