Das Laufen von Deepseek On-Premise beinhaltet mehrere Faktoren, die sich auf den Energieverbrauchskosten auswirken. Hier ist eine detaillierte Aufschlüsselung dieser Faktoren und wie sie zu Gesamtenergiekosten beitragen:
1. Energieeffizienz von Deepseek-Hardware: Deepseek ist für seine energieeffizienten Systeme bekannt, die im Vergleich zu anderen KI-Anbietern deutlich weniger Leistung verbrauchen. Beispielsweise verwenden Deek -Server etwa 1,2 kWh für intensive Workloads, während ähnliche Systeme möglicherweise bis zu 1,8 kWh verwenden [1]. Diese Effizienz kann zu erheblichen Einsparungen bei den Energiekosten führen, insbesondere bei kontinuierlichen Rechenzentren.
2. Skalierbarkeit und modulares Design: Die skalierbare Infrastruktur von Deepseek ermöglicht es Unternehmen, mit kleineren Setups zu beginnen und nach Bedarf zu erweitern. Dieser modulare Ansatz vermieden unnötige Vorabinvestitionen in Hardware, die auch den Gesamtenergieverbrauch verringern können, indem sichergestellt wird, dass nur notwendige Komponenten betrieben werden [1]. Die Möglichkeit, einzelne Komponenten wie GPUs zu verbessern, anstatt ganze Systeme zu ersetzen, kann außerdem den Energieverbrauch und die Kosten weiter senken.
3.. Optimierte Inferenz und Training: Die Architektur von Deepseek, die eine Mischung aus Experten (MOE) und Latent Achtung mit mehreren Kopf (MLA) umfasst, optimiert die Rechenleistung und reduziert gleichzeitig den Stromverbrauch [6]. Diese Optimierung ist entscheidend für die Aufrechterhaltung einer hohen Leistung und für die Minimierung des Energieverbrauchs sowohl während des Trainings als auch während der Inferenzphasen.
4. Hardwareanforderungen: Das Ausführen von Deepseek-Modellen erfordert erhebliche Rechenressourcen, einschließlich High-End-GPUs und erheblicher RAM. Beispielsweise kann ein Setup mit einer Doppel-EPYC-CPU und 384 GB RAM bestimmte Versionen von Deepseek ohne GPU ausführen, aber leistungsfähigere Modelle wie die Deepseek-R1 erfordern eine wesentliche GPU-Leistung [8] [9]. Die Kosten für KI-Beschleunigungshardware für Deepseek-R1 können rund 250.000 US-Dollar betragen, und das Ausführen solcher Modelle On-Premise verbraucht beträchtlicher Energie [9].
5. Vergleich mit Cloud-Diensten: Während der Ausführen von Deepseek On-Premise bietet die vollständige Kontrolle über Daten und kann langfristig kostengünstig sein. Die Verwendung von Cloud-Diensten wie Azure kann eine Alternative mit potenziell geringeren Kosten für die Vorab-Front bieten. Cloud -Dienste entstehen jedoch laufende Betriebskosten, einschließlich der indirekten Verbrauchs von Energiekosten durch Servicegebühren [9].
6. Reduzierung des Energieverbrauchs: Die Energieeffizienz von Deepseek kann den Stromverbrauch im Vergleich zu Wettbewerbern um 50% bis 75% senken, was für groß angelegte Bereitstellungen besonders vorteilhaft ist [4]. Diese Effizienz senkt nicht nur die Betriebskosten, sondern trägt auch zu einer nachhaltigeren KI -Lösung bei.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es aufgrund seines energieeffizienten Designs und seiner skalierbaren Infrastruktur die anfängliche Investition in die Hardware und die laufenden Energiekosten erheblich sind, während es aufgrund seines energieeffizienten Designs und der skalierbaren Infrastruktur kosteneffizient sein kann. Die Auswahl zwischen On-Premise-Bereitstellungen und Cloud-Diensten hängt von bestimmten organisatorischen Anforderungen ab, einschließlich Datensicherheit, Skalierbarkeitsanforderungen und Budgetbeschränkungen.
Zitate:
[1] https://Recresscompliance.com/10-reasons-why-peepseek-hardware-and-technology-is-sower-cost-than-other-ai-providers/
[2] https://www.oneclickitolution.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-consumby-ais-75-power-cut/
[5] https://www.reddit.com/r/localllm/comportment/1i6j3ih/How_to_install_deepseek_what_models_and/
[6] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/
[7] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-erprise-on-premise
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/19
[9] https://www.computerweekly.com/news/366619398/deepseek-r1-budgeting-challengeles-for-premise-ployments