DeepSeek编码器V2在Intel N100上展示了显着的性能，尤其是在编码任务中，与其他CPU相比。
Intel N100配备了四个核心，能够达到双核任务的最大时钟速度为3.4 GHz，根据所使用的核心数量，表现出不同的性能。例如，尽管它可以在单核任务中达到3.4 GHz，但其全核性能达到2.9 GHz的峰值。这种特征使其在多线程方案中的功能降低，但对于可以有效利用其单核功能的应用程序仍然具有竞争力[1]。
在实际测试中，用户报告说，DeepSeek编码器V2在N100上有效运行，在速度和生成代码的可用性方面，诸如Llama3和Codegemma之类的其他模型都显着优于其他模型。一位用户指出，它的运行速度至少是Llama3：7b的两倍，并且在没有进行广泛修改的情况下易于使用的代码，这对于寻求效率的开发人员来说是一个重要的优势[5]。该模型的体系结构是专家的混合物（MOE），即使在没有专用GPU的硬件上，即使在硬件上也可以有效地处理复杂的编码任务[6] [7]。
相比之下，尽管更强大的CPU可以为苛刻的应用程序或更大的模型提供更好的总体性能，但英特尔N100运行DeepSeek编码器V2的能力有效地突出了其对单线读取性能优先级的特定编码任务的适用性。用户发现，尽管在多核处理方面有局限性，但N100仍然通过模型提供了令人印象深刻的结果，这对于在其约束中工作的人来说是可行的选择[2] [4]。
引用：
[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/impresce
[6] https://blog.promptlayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-comparative-analysis/
[7] https://artaveranalysis.ai/models/deepseek-coder-v2
[8] https://github.com/vllm-project/vllm/issues/6655