Coder DeepSeek V2 thể hiện hiệu suất đáng chú ý trên Intel N100, đặc biệt là trong các tác vụ mã hóa, khi so sánh với các CPU khác.
Intel N100, được trang bị bốn lõi và có khả năng đạt tốc độ xung nhịp tối đa 3,4 GHz cho các nhiệm vụ lõi kép, thể hiện hiệu suất khác nhau dựa trên số lượng lõi được sử dụng. Chẳng hạn, trong khi nó có thể đạt được 3,4 GHz trong các nhiệm vụ lõi đơn, các đỉnh hiệu suất tất cả lõi của nó ở khoảng 2,9 GHz. Đặc điểm này làm cho nó ít mạnh mẽ hơn trong các kịch bản đa luồng nhưng vẫn cạnh tranh cho các ứng dụng có thể tận dụng các khả năng lõi đơn của nó một cách hiệu quả [1].
Trong các thử nghiệm thực tế, người dùng đã báo cáo rằng DeepSeek Coder V2 chạy hiệu quả trên N100, vượt trội so với các mô hình khác như LLAMA3 và Codegemma đáng kể về tốc độ và khả năng sử dụng mã được tạo. Một người dùng lưu ý rằng nó đã chạy nhanh nhất gấp đôi so với LLAMA3: 7B và sản xuất mã có thể sử dụng dễ dàng mà không cần sửa đổi rộng rãi, đây là một lợi thế đáng kể cho các nhà phát triển tìm kiếm hiệu quả [5]. Kiến trúc của mô hình, một hỗn hợp của các chuyên gia (MOE), cho phép nó xử lý các tác vụ mã hóa phức tạp một cách hiệu quả, ngay cả trên phần cứng mà không có GPU chuyên dụng [6] [7].
So sánh, trong khi CPU mạnh hơn có thể cung cấp hiệu suất tổng thể tốt hơn cho các ứng dụng yêu cầu hoặc các mô hình lớn hơn, khả năng chạy DeepSeek Coder V2 của Intel N100 làm nổi bật hiệu quả sự phù hợp của nó đối với các tác vụ mã hóa cụ thể trong đó hiệu suất đơn được ưu tiên. Người dùng đã phát hiện ra rằng mặc dù có những hạn chế trong xử lý đa lõi, N100 vẫn mang lại kết quả ấn tượng với mô hình, khiến nó trở thành một tùy chọn khả thi cho những người làm việc trong các ràng buộc của nó [2] [4].
Trích dẫn:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=7YBHABLCQRK
[2] https:
[3] https://www.youtube.com/watch?v=LVSA-gtitb0
[4] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
.
.
[7] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-coder-v2
[8] https://github.com/vllm-project/vllm/issues/6655