La gestione di DeepEek on-premise coinvolge diversi fattori che incidono sui costi del consumo di energia. Ecco una rottura dettagliata di questi fattori e come contribuiscono alle spese energetiche complessive:
1. Efficienza energetica dell'hardware DeepSeek: DeepSeek è nota per i suoi sistemi ad alta efficienza energetica, che consumano una potenza significativamente inferiore rispetto ad altri fornitori di intelligenza artificiale. Ad esempio, i server DeepSeek utilizzano circa 1,2 kWh per carichi di lavoro intensivi, mentre sistemi simili potrebbero utilizzare fino a 1,8 kWh [1]. Questa efficienza può portare a notevoli risparmi nei costi energetici, in particolare per i data center che operano continuamente.
2. Scalabilità e progettazione modulare: l'infrastruttura scalabile di DeepSeek consente alle aziende di iniziare con configurazioni più piccole ed espandersi secondo necessità. Questo approccio modulare aiuta a evitare inutili investimenti iniziali nell'hardware, che può anche ridurre il consumo complessivo di energia assicurando che solo i componenti necessari siano alimentati [1]. Inoltre, la capacità di aggiornare singoli componenti come GPU invece di sostituire interi sistemi può ridurre ulteriormente l'utilizzo e i costi dell'energia.
3. Inferenza e formazione ottimizzati: l'architettura di DeepSeek, che include una miscela di esperti (MOE) framework e attenzione latente a testa multipla (MLA), ottimizza le prestazioni computazionali riducendo al contempo il consumo di energia [6]. Questa ottimizzazione è cruciale per mantenere alte prestazioni minimizzando il consumo di energia durante le fasi di allenamento e di inferenza.
4. Requisiti hardware: l'esecuzione di modelli DeepSeek richiede risorse computazionali significative, tra cui GPU di fascia alta e RAM sostanziali. Ad esempio, una configurazione con una doppia CPU EPYC e 384 GB di RAM può eseguire alcune versioni di DeepSeek senza GPU, ma modelli più potenti come DeepSeek-R1 richiedono una potenza sostanziale GPU [8] [9]. Il costo dell'hardware di accelerazione di intelligenza artificiale per DeepSeek-R1 può essere di circa $ 250.000 e la gestione di tali modelli on-premise consumerà energia considerevole [9].
5. Confronto ai servizi cloud: mentre l'esecuzione di DeepSeek on-premise offre il pieno controllo sui dati e può essere conveniente a lungo termine, l'uso di servizi cloud come Azure potrebbe fornire un'alternativa con costi iniziali potenzialmente inferiori. Tuttavia, i servizi cloud sostengono spese operative in corso, comprese i costi energetici indirettamente trasmessi attraverso le commissioni di servizio [9].
6. Riduzione del consumo di energia: l'efficienza energetica di DeepEek può ridurre il consumo di energia del 50% al 75% rispetto ai concorrenti, il che è particolarmente vantaggioso per le distribuzioni su larga scala [4]. Questa efficienza non solo riduce i costi operativi, ma contribuisce anche a una soluzione AI più sostenibile.
In sintesi, mentre la gestione di DeepEek on-premise può essere conveniente a causa della sua progettazione e infrastruttura scalabile ad alta efficienza energetica, l'investimento iniziale in hardware e costi energetici in corso rimane significativo. La scelta tra implementazione locale e servizi cloud dipende da specifiche esigenze organizzative, inclusi la sicurezza dei dati, i requisiti di scalabilità e i vincoli di bilancio.
Citazioni:
[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
[3] https://www.reddit.com/r/ollama/comments/1i9zv0u/deepseek_r1_webui_energy_costs/
[4] https://www.rinnovabilli.net/business/markets/deepseeks-energy-consumpums-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-premise-deployments