La gestion de profondeur sur site implique plusieurs facteurs qui ont un impact sur les coûts de consommation d'énergie. Voici une rupture détaillée de ces facteurs et comment ils contribuent aux dépenses énergétiques globales:
1. Efficacité énergétique du matériel en profondeur: Deepseek est connu pour ses systèmes économes en énergie, qui consomment beaucoup moins d'énergie par rapport aux autres fournisseurs d'IA. Par exemple, les serveurs Deepseek utilisent environ 1,2 kWh pour les charges de travail intensives, tandis que des systèmes similaires peuvent utiliser jusqu'à 1,8 kWh [1]. Cette efficacité peut entraîner des économies substantielles des coûts énergétiques, en particulier pour les centres de données fonctionnant en continu.
2. Évolutivité et conception modulaire: l'infrastructure évolutive de Deepseek permet aux entreprises de commencer avec des configurations plus petites et de se développer au besoin. Cette approche modulaire permet d'éviter les investissements initiaux inutiles dans le matériel, ce qui peut également réduire la consommation globale d'énergie en garantissant que seuls les composants nécessaires sont alimentés [1]. De plus, la capacité de mettre à niveau des composants individuels comme les GPU au lieu de remplacer des systèmes entiers peut réduire davantage la consommation d'énergie et les coûts.
3. Inférence et formation optimisées: l'architecture de Deepseek, qui comprend un framework d'experts (MOE) et d'attention latente multi-tête (MLA), optimise les performances informatiques tout en réduisant la consommation d'énergie [6]. Cette optimisation est cruciale pour maintenir des performances élevées tout en minimisant la consommation d'énergie pendant les phases de formation et d'inférence.
4. Exigences matérielles: L'exécution de modèles Deepseek nécessite des ressources de calcul importantes, y compris des GPU haut de gamme et une RAM substantielle. Par exemple, une configuration avec un double processeur EPYC et 384 Go de RAM peut exécuter certaines versions de Deepseek sans GPU, mais des modèles plus puissants comme le Deepseek-R1 nécessitent une puissance de GPU substantielle [8] [9]. Le coût du matériel d'accélération de l'IA pour Deepseek-R1 peut être d'environ 250 000 $, et l'exécution de ces modèles sur site consommera une énergie considérable [9].
5. Comparaison avec les services cloud: Bien que l'exécution de Deepseek sur site offre un contrôle total sur les données et peut être rentable à long terme, l'utilisation de services cloud comme Azure pourrait fournir une alternative avec des coûts initiaux potentiellement inférieurs. Cependant, les services cloud entraînent des dépenses opérationnelles continues, y compris les coûts énergétiques transmis indirectement par le biais des frais de service [9].
6. Réduction de la consommation d'énergie: L'efficacité énergétique de Deepseek peut réduire la consommation d'énergie de 50% à 75% par rapport aux concurrents, ce qui est particulièrement bénéfique pour les déploiements à grande échelle [4]. Cette efficacité réduit non seulement les coûts opérationnels, mais contribue également à une solution d'IA plus durable.
En résumé, bien que l'exécution de Deepseek sur site puisse être rentable en raison de sa conception économe en énergie et de sa infrastructure évolutive, l'investissement initial dans le matériel et les coûts énergétiques en cours restent importants. Le choix entre le déploiement sur site et les services cloud dépend des besoins organisationnels spécifiques, y compris la sécurité des données, les exigences d'évolutivité et les contraintes budgétaires.
Citations:
[1] https://redresscompliance.com/10-reasons-why-deepseek-hardware-and-technology-is-lower-cost-than-other-ai-ai-providers/
[2] https://www.onecliclicitsolution.com/centerofexcellence/aiml/deepseek-models-mimum-ystem-requerements
[3] https://www.reddit.com/r/ollama/comments/1i9zv0u/deepseek_r1_webui_energy_costs/
[4] https://www.rinnovabili.net/business/markets/deepseeks-energy-consompe-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-explated/
[7] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-enterprise-on-premis
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/19
[9] https://www.computerweekly.com/news/366619398/deepseek-r1-budgeting-challenge-for-on-premis-deployments