Η εκτέλεση του Deepseek on-premise περιλαμβάνει διάφορους παράγοντες που επηρεάζουν το κόστος κατανάλωσης ενέργειας. Ακολουθεί μια λεπτομερής κατανομή αυτών των παραγόντων και πώς συμβάλλουν στα συνολικά ενεργειακά έξοδα:
1. Ενεργειακή απόδοση του υλικού Deepseek: Το Deepseek είναι γνωστό για τα ενεργειακά αποδοτικά της συστήματα, τα οποία καταναλώνουν σημαντικά λιγότερη ισχύ σε σύγκριση με άλλους παρόχους AI. Για παράδειγμα, οι διακομιστές Deepseek χρησιμοποιούν περίπου 1,2 kWh για εντατικό φόρτο εργασίας, ενώ παρόμοια συστήματα μπορεί να χρησιμοποιούν έως και 1,8 kWh [1]. Αυτή η αποτελεσματικότητα μπορεί να οδηγήσει σε σημαντική εξοικονόμηση του ενεργειακού κόστους, ειδικά για τα κέντρα δεδομένων που λειτουργούν συνεχώς.
2. Η επεκτασιμότητα και ο αρθρωτός σχεδιασμός: η κλιμακωτή υποδομή της DeepSeeek επιτρέπει στις επιχειρήσεις να ξεκινούν με μικρότερες ρυθμίσεις και να επεκτείνουν ανάλογα με τις ανάγκες. Αυτή η αρθρωτή προσέγγιση συμβάλλει στην αποφυγή περιττών εκ των προτέρων επενδύσεων σε υλικό, οι οποίες μπορούν επίσης να μειώσουν τη συνολική κατανάλωση ενέργειας διασφαλίζοντας ότι ενεργοποιούνται μόνο τα απαραίτητα εξαρτήματα [1]. Επιπλέον, η ικανότητα αναβάθμισης μεμονωμένων εξαρτημάτων όπως οι GPU αντί να αντικαταστήσει ολόκληρα συστήματα μπορεί να μειώσει περαιτέρω τη χρήση ενέργειας και το κόστος.
3. Βελτιστοποιημένο συμπέρασμα και κατάρτιση: η αρχιτεκτονική του Deepseek, η οποία περιλαμβάνει ένα μείγμα πλαισίου εμπειρογνωμόνων (MOE) και με λανθάνουσα προσοχή πολλαπλών κεφαλών (MLA), βελτιστοποιεί την υπολογιστική απόδοση μειώνοντας παράλληλα την κατανάλωση ενέργειας [6]. Αυτή η βελτιστοποίηση είναι ζωτικής σημασίας για τη διατήρηση της υψηλής απόδοσης, ελαχιστοποιώντας τη χρήση ενέργειας κατά τη διάρκεια τόσο των φάσεων εκπαίδευσης όσο και των συμπερασμάτων.
4. Απαιτήσεις υλικού: Τα μοντέλα Deepseek απαιτούν σημαντικούς υπολογιστικούς πόρους, συμπεριλαμβανομένων των υψηλών προδιαγραφών GPU και της ουσιαστικής RAM. Για παράδειγμα, μια ρύθμιση με διπλό CPU EPYC και 384GB μνήμης RAM μπορεί να εκτελέσει ορισμένες εκδόσεις του Deepseek χωρίς GPU, αλλά πιο ισχυρά μοντέλα όπως το Deepseek-R1 απαιτούν σημαντική ισχύ GPU [8] [9]. Το κόστος του υλικού επιτάχυνσης AI για το Deepseek-R1 μπορεί να είναι περίπου 250.000 δολάρια και η εκτέλεση τέτοιων μοντέλων θα καταναλώσει σημαντική ενέργεια [9].
5. Σύγκριση με τις υπηρεσίες cloud: Ενώ η εκτέλεση Deepseek on-premise προσφέρει πλήρη έλεγχο των δεδομένων και μπορεί να είναι οικονομικά αποδοτική μακροπρόθεσμα, χρησιμοποιώντας υπηρεσίες cloud όπως το Azure μπορεί να παρέχει μια εναλλακτική λύση με δυνητικά χαμηλότερα εκ των προτέρων κόστος. Ωστόσο, οι υπηρεσίες cloud επιβαρύνουν τα συνεχιζόμενα λειτουργικά έξοδα, συμπεριλαμβανομένου του ενεργειακού κόστους που μεταδίδονται έμμεσα μέσω των τελών υπηρεσιών [9].
6. Μείωση της κατανάλωσης ενέργειας: Η ενεργειακή απόδοση της Deepseek μπορεί να μειώσει την κατανάλωση ενέργειας κατά 50% έως 75% σε σύγκριση με τους ανταγωνιστές, γεγονός που είναι ιδιαίτερα επωφελής για τις μεγάλης κλίμακας ανάπτυξης [4]. Αυτή η αποτελεσματικότητα όχι μόνο μειώνει το λειτουργικό κόστος αλλά και συμβάλλει σε μια πιο βιώσιμη λύση AI.
Συνοπτικά, ενώ η εκτέλεση του Deepseek on-premise μπορεί να είναι οικονομικά αποδοτική λόγω του ενεργειακά αποδοτικού σχεδιασμού και της κλιμακωτής υποδομής, η αρχική επένδυση στο υλικό και το συνεχιζόμενο ενεργειακό κόστος παραμένουν σημαντικές. Η επιλογή μεταξύ ανάπτυξης επί τόπου και υπηρεσιών cloud εξαρτάται από συγκεκριμένες οργανωτικές ανάγκες, συμπεριλαμβανομένης της ασφάλειας των δεδομένων, των απαιτήσεων κλιμάκωσης και των περιορισμών του προϋπολογισμού.
Αναφορές:
[1] https://redresscompliance.com/10-reasons-why-deepseek-hardware-and-technology-is-lower-cost-than-other-ai-providers/
[2] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/deepseek-models-minimum-system-requirements-requirements
[3] https://www.reddit.com/r/ollama/comments/1i9zv0u/deepseek_r1_webui_energy_costs/
[4] https://www.rinnovabili.net/business/markets/deepseeks-energy-consumping-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-explained/
[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-challenges-for-on-premise-deployments