Deepseek-paikan päällä toimitetaan useita tekijöitä, jotka vaikuttavat energiankulutuskustannuksiin. Tässä on yksityiskohtainen erittely näistä tekijöistä ja siitä, kuinka ne edistävät kokonaiskustannuksia:
1. DeepSeek-laitteiston energiatehokkuus: DeepSeek tunnetaan energiatehokkaista järjestelmistä, jotka kuluttavat huomattavasti vähemmän virtaa muihin AI-palveluntarjoajiin verrattuna. Esimerkiksi Deepseek -palvelimet käyttävät noin 1,2 kWh intensiivisiin työmääriin, kun taas samanlaiset järjestelmät voivat käyttää jopa 1,8 kWh [1]. Tämä tehokkuus voi johtaa huomattaviin säästöihin energiakustannuksissa, etenkin jatkuvasti toimivissa tietokeskuksissa.
2. Skaalautuvuus ja modulaarinen suunnittelu: Deepseekin skaalautuva infrastruktuuri antaa yrityksille aloittaa pienemmillä asennuksilla ja laajentua tarpeen mukaan. Tämä modulaarinen lähestymistapa auttaa välttämään tarpeetonta laitteistoinvestointeja, jotka voivat myös vähentää energian kokonaiskulutusta varmistamalla, että vain tarvittavat komponentit ovat virtalähteitä [1]. Lisäksi kyky päivittää yksittäisiä komponentteja, kuten GPU: ta kokonaisten järjestelmien korvaamisen sijasta, voi edelleen vähentää energian käyttöä ja kustannuksia.
3. Optimoitu päätelmä ja koulutus: Deepseekin arkkitehtuuri, joka sisältää asiantuntijoiden (MOE) kehyksen ja monen pään piilevän huomion (MLA) sekoituksen, optimoi laskennallisen suorituskyvyn vähentäen samalla virrankulutusta [6]. Tämä optimointi on ratkaisevan tärkeää korkean suorituskyvyn ylläpitämiseksi ja minimoimalla energiankulutuksen sekä harjoitus- että päätelmävaiheiden aikana.
4. Laitteistovaatimukset: Deepseek-mallien suorittaminen vaatii merkittäviä laskennallisia resursseja, mukaan lukien huippuluokan GPU: t ja huomattava RAM. Esimerkiksi asennus, jossa on kaksois EPYC-prosessori ja 384 Gt RAM-muistia, voivat suorittaa tietyt Deepseek-versiot ilman GPU: ta, mutta tehokkaammat mallit, kuten Deepseek-R1, vaativat huomattavaa GPU-voimaa [8] [9]. Deepseek-R1: n AI-kiihtyvyyslaitteiden kustannukset voivat olla noin 250 000 dollaria, ja tällaisten mallien suorittaminen kuluttaa huomattavaa energiaa [9].
5. Pilvipalveluille aiheutuu kuitenkin jatkuvia operatiivisia kuluja, mukaan lukien energiakustannukset välillisesti palvelumaksujen kautta [9].
6. Energiankulutuksen vähentäminen: DeepSekin energiatehokkuus voi vähentää virrankulutusta 50–75 prosenttiin kilpailijoihin verrattuna, mikä on erityisen hyödyllistä laajamittaisille käyttöönottoille [4]. Tämä tehokkuus ei vain alenta toimintakustannuksia, vaan myös myötävaikuttaa kestävämpaan AI -ratkaisuun.
Yhteenvetona voidaan todeta, että Deepseek-paikan päällä suoritetaan kustannustehokas energiatehokkaan suunnittelun ja skaalautuvan infrastruktuurin vuoksi, alkuperäiset investoinnit laitteistoihin ja jatkuviin energiakustannuksiin ovat edelleen merkittäviä. Valinta on paikan päällä olevien käyttöönotto- ja pilvipalvelujen välillä riippuu erityisistä organisaatiotarpeista, mukaan lukien tietoturva, skaalautuvuusvaatimukset ja budjettirajoitukset.
Viittaukset:
.
.
[3] https://www.reddit.com/r/ollama/comments/1i9zv0u/deepseek_r1_webui_energy_costs/
.
[5] https://www.reddit.com/r/localllm/comments/1i6j3ih/how_to_install_deepseek_what_models_and/
[6] https://www.n-ix.com/deepseek-explaine/
[7] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-enterprise-on-premise
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/19
[9.