Deepseek Coder V2 ทำงานบน Intel N100 ได้อย่างไรเมื่อเทียบกับ CPU อื่น ๆ

Intel N100 ที่ติดตั้งสี่คอร์และสามารถเข้าถึงความเร็วสัญญาณนาฬิกาสูงสุด 3.4 GHz สำหรับงานสองคอร์แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่แตกต่างกันตามจำนวนคอร์ที่ใช้ ตัวอย่างเช่นในขณะที่มันสามารถบรรลุ 3.4 GHz ในงานเดียวคอร์ แต่ยอดประสิทธิภาพทั้งหมดของคอร์ที่ประมาณ 2.9 GHz คุณลักษณะนี้ทำให้มีประสิทธิภาพน้อยลงในสถานการณ์หลายเธรด แต่ยังคงแข่งขันได้สำหรับแอปพลิเคชันที่สามารถใช้ประโยชน์จากความสามารถของคอร์เดี่ยวได้อย่างมีประสิทธิภาพ [1]

ในการทดสอบในทางปฏิบัติผู้ใช้ได้รายงานว่า Deepseek Coder V2 ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพใน N100 ซึ่งมีประสิทธิภาพสูงกว่ารุ่นอื่น ๆ เช่น LLAMA3 และ CodeGemma อย่างมีนัยสำคัญในแง่ของความเร็วและการใช้งานของรหัสที่สร้างขึ้น ผู้ใช้รายหนึ่งตั้งข้อสังเกตว่ามันวิ่งเร็วอย่างน้อยสองเท่าของ LLAMA3: 7B และผลิตรหัสที่ใช้งานได้ง่ายโดยไม่ต้องมีการดัดแปลงอย่างกว้างขวางซึ่งเป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญสำหรับนักพัฒนาที่แสวงหาประสิทธิภาพ [5] สถาปัตยกรรมของโมเดลซึ่งเป็นส่วนผสมของ experts (MOE) ช่วยให้สามารถจัดการงานการเข้ารหัสที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพแม้ในฮาร์ดแวร์ที่ไม่มี GPU เฉพาะ [6] [7]

ในขณะที่ซีพียูที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นอาจให้ประสิทธิภาพโดยรวมที่ดีขึ้นสำหรับการเรียกร้องแอปพลิเคชันหรือรุ่นที่ใหญ่กว่าความสามารถของ Intel N100 ในการเรียกใช้ Deepseek Coder V2 ได้เน้นถึงความเหมาะสมสำหรับงานการเข้ารหัสเฉพาะที่ประสิทธิภาพการทำงานแบบเธรดเดี่ยว ผู้ใช้พบว่าแม้จะมีข้อ จำกัด ในการประมวลผลแบบหลายคอร์ แต่ N100 ยังคงให้ผลลัพธ์ที่น่าประทับใจด้วยโมเดลทำให้เป็นตัวเลือกที่ทำงานได้สำหรับผู้ที่ทำงานภายในข้อ จำกัด [2] [4]

การอ้างอิง:
[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