Deepseek kodlayıcı V2, Intel N100'de, özellikle kodlama görevlerinde, diğer CPU'lara kıyasla önemli performans gösterir.
Dört çekirdek ile donatılmış ve çift çekirdekli görevler için maksimum 3.4 GHz saat hızına ulaşabilen Intel N100, kullanılan çekirdek sayısına göre değişen performans sergiler. Örneğin, tek çekirdekli görevlerde 3.4 GHz elde edebilse de, tüm çekirdekli performansı yaklaşık 2.9 GHz'de zirve yapar. Bu özellik, çok iş parçacıklı senaryolarda daha az güçlü hale getirir, ancak yine de tek çekirdekli yeteneklerinden etkili bir şekilde yararlanabilecek uygulamalar için rekabetçidir [1].
Pratik testlerde kullanıcılar, Deepseek kodlayıcı V2'nin N100 üzerinde etkili bir şekilde çalıştığını ve üretilen kodun hız ve kullanılabilirliği açısından Lama3 ve Codegemma gibi diğer modelleri önemli ölçüde daha iyi performans gösterdiğini bildirmişlerdir. Bir kullanıcı, LLAMA3: 7B'den en az iki kat daha hızlı çalıştığını ve kapsamlı değişiklikler olmadan kolayca kullanılabilir kod ürettiğini belirtti, bu da verimlilik arayan geliştiriciler için önemli bir avantajdır [5]. Modelin mimarisi, bir uzman karışımı (MOE), özel GPU'lar olmadan donanımda bile karmaşık kodlama görevlerini etkili bir şekilde ele almasına izin verir [6] [7].
Nispeten, daha güçlü CPU'lar zorlu uygulamalar veya daha büyük modeller için daha iyi genel performans sağlayabilirken, Intel N100'ün Deepseek kodlayıcı V2'yi çalıştırma yeteneği, tek iş parçacıklı performansın önceliklendirildiği belirli kodlama görevlerine uygunluğunu etkin bir şekilde vurgular. Kullanıcılar, çok çekirdekli işlemdeki sınırlamalarına rağmen, N100'ün modelle hala etkileyici sonuçlar verdiğini ve bu da onu kısıtlamaları dahilinde çalışanlar için uygun bir seçenek haline getirdiğini bulmuşlardır [2] [4].
Alıntılar:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=7ybhablcqrk
[2] https://dataloop.ai/library/model/bartowski_deepseek-coder-v2-struct-guf/
[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/impress_performance_of_deepseekcoderv2b_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