Běh Deepseek on-premise zahrnuje několik faktorů, které ovlivňují náklady na spotřebu energie. Zde je podrobné rozdělení těchto faktorů a jak přispívají k celkovým energetickým výdajům:
1. Energetická účinnost hardwaru Deepseek: DeepSeek je známý svými energeticky efektivními systémy, které ve srovnání s jinými poskytovateli AI spotřebovávají výrazně méně energie. Například servery DeepSeek používají pro intenzivní pracovní zátěž asi 1,2 kWh, zatímco podobné systémy by mohly používat až 1,8 kWh [1]. Tato účinnost může vést k podstatným úsporám nákladů na energii, zejména u datových center pracujících nepřetržitě.
2. škálovatelnost a modulární design: Škálovatelná infrastruktura DeepSeek umožňuje podnikům začít s menšími nastaveními a podle potřeby expandovat. Tento modulární přístup pomáhá vyhnout se zbytečným předem investicím do hardwaru, což může také snížit celkovou spotřebu energie tím, že zajistí, že jsou napájeny pouze nezbytné komponenty [1]. Schopnost upgradovat jednotlivé komponenty, jako je GPU, místo výměny celých systémů může dále snížit spotřebu energie a náklady.
3. Optimalizovaná inference a školení: Deepseekova architektura, která zahrnuje směs rámce odborníků (MOE) a více hlavy latentní pozornosti (MLA), optimalizuje výpočetní výkon a zároveň snižuje spotřebu energie [6]. Tato optimalizace je zásadní pro udržení vysokého výkonu a zároveň minimalizuje spotřebu energie během tréninkových i inferenčních fází.
4. Hardwarové požadavky: Spuštění modelů DeepSeek vyžaduje významné výpočetní zdroje, včetně špičkových GPU a podstatného RAM. Například nastavení s duálním procesorem EPYC a 384 GB RAM může provozovat určité verze Deepseeka bez GPU, ale výkonnější modely, jako je DeepSeek-R1, vyžadují podstatnou energii GPU [8] [9]. Náklady na hardware AI zrychlení pro DeepSeek-R1 mohou být kolem 250 000 USD a spuštění takových modelů bude spotřebovat značnou energii [9].
5. Porovnání s cloudovými službami: Při spuštění DeepSeek on-premise nabízí plnou kontrolu nad daty a může být dlouhodobě nákladově efektivní, využívání cloudových služeb, jako je Azure, může poskytnout alternativu s potenciálně nižšími počátečními náklady. Cloudové služby však způsobují průběžné provozní náklady, včetně nákladů na energii nepřímo přenášené poplatky za servis [9].
6. Snížení spotřeby energie: Energetická účinnost Deepseeku může snížit spotřebu energie o 50% až 75% ve srovnání s konkurenty, což je zvláště prospěšné pro rozsáhlé nasazení [4]. Tato účinnost snižuje nejen provozní náklady, ale také přispívá k udržitelnějšímu řešení AI.
Stručně řečeno, zatímco běh Deepseek on-premise může být nákladově efektivní díky jeho energeticky účinnému designu a škálovatelné infrastruktuře, počáteční investice do hardwaru a pokračující náklady na energii zůstává významná. Volba mezi nasazením on-premise a cloudové služby závisí na konkrétních organizačních potřebách, včetně bezpečnosti dat, požadavků na škálovatelnost a rozpočtových omezení.
Citace:
[1] https://redressCompliance.com/10-roční období-why-deepseek-hardware-and-technologics-Is-lower-cost-than-other-ether--providers/
[2] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/deepseek-models-minimum-system-Requirements
[3] https://www.reddit.com/r/ollama/comments/1i9zv0u/deepseek_r1_webui_energy_costs/
[4] https://www.rinnovabili.net/business/markets/deepseeks-energy-consequet-ais-75-power-cut/
[5] https://www.reddit.com/r/localllm/comments/1i6j3ih/how_to_install_deepseek_what_models_and/
[6] https://www.n-ix.com/deepseek-explaided/
[7] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-enterprise-on-premise
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/19
[9] https://www.computerweekly.com/news/366619398/deepseek-r1-budgeting-callenges-for-premise-deployments