Deepseek 온 프레미스를 실행하려면 에너지 소비 비용에 영향을 미치는 몇 가지 요인이 포함됩니다. 다음은 이러한 요인에 대한 자세한 고장과 전반적인 에너지 비용에 기여하는 방법입니다.
1. DeepSeek 하드웨어의 에너지 효율성 : DeepSeek은 에너지 효율적인 시스템으로 유명하며 다른 AI 제공 업체에 비해 전력이 상당히 적습니다. 예를 들어, DeepSeek 서버는 집중 워크로드에 약 1.2kWh를 사용하는 반면, 유사한 시스템은 최대 1.8kWh를 사용할 수 있습니다 [1]. 이러한 효율성은 특히 지속적으로 운영되는 데이터 센터의 에너지 비용의 상당한 비용을 절감 할 수 있습니다.
2. 확장 성 및 모듈 식 설계 : DeepSeek의 확장 가능한 인프라를 통해 비즈니스는 더 작은 설정으로 시작하고 필요에 따라 확장 할 수 있습니다. 이 모듈 식 접근법은 하드웨어에 대한 불필요한 선구자 투자를 피하는 데 도움이되며, 필요한 구성 요소 만 전원을 공급함으로써 전반적인 에너지 소비를 줄일 수 있습니다 [1]. 또한 전체 시스템을 교체하는 대신 GPU와 같은 개별 구성 요소를 업그레이드하는 기능은 에너지 사용 및 비용을 더욱 줄일 수 있습니다.
3. 최적화 된 추론 및 훈련 : Deepseek의 아키텍처, 여기에는 전문가 (MOE) 프레임 워크와 MLA (Multi-Head Senent Interetent)가 포함되어 있으며 전력 소비를 줄이면서 계산 성능을 최적화합니다 [6]. 이 최적화는 훈련 및 추론 단계에서 에너지 사용을 최소화하면서 고성능을 유지하는 데 중요합니다.
4. 하드웨어 요구 사항 : DeepSeek 모델을 실행하려면 고급 GPU 및 상당한 RAM을 포함한 중요한 계산 리소스가 필요합니다. 예를 들어, 이중 EPYC CPU와 384GB RAM이있는 설정은 GPU없이 특정 버전의 DeepSeek를 실행할 수 있지만 DeepSeek-R1과 같은 더 강력한 모델에는 상당한 GPU 전력이 필요합니다 [8] [9]. DeepSeek-R1에 대한 AI 가속 하드웨어 비용은 약 250,000 달러 일 수 있으며, 이러한 모델 온 프레미스를 실행하면 상당한 에너지를 소비 할 것입니다 [9].
5. 클라우드 서비스와의 비교 : DeepSeek 온 프레미스를 실행하는 동안 데이터를 완전히 제어 할 수 있으며 장기적으로 비용 효율적 일 수 있지만 Azure와 같은 클라우드 서비스를 사용하면 선불 비용이 낮은 대안을 제공 할 수 있습니다. 그러나 클라우드 서비스는 서비스 비용을 통해 간접적으로 전달 된 에너지 비용을 포함하여 지속적인 운영 비용이 발생합니다 [9].
6. 에너지 소비 감소 : DeepSeek의 에너지 효율은 경쟁사에 비해 전력 소비량을 50%에서 75% 줄일 수 있으며, 이는 대규모 배치에 특히 유리합니다 [4]. 이러한 효율성은 운영 비용을 낮추는 것뿐만 아니라보다 지속 가능한 AI 솔루션에도 기여합니다.
요약하면, DeepSeek 온-프레미스를 실행하는 것은 에너지 효율적인 설계 및 확장 가능한 인프라로 인해 비용 효율적 일 수 있지만 하드웨어에 대한 초기 투자 및 지속적인 에너지 비용은 여전히 중요합니다. 온 프레미스 배포 및 클라우드 서비스 중에서 선택은 데이터 보안, 확장 성 요구 사항 및 예산 제약을 포함한 특정 조직 요구에 따라 다릅니다.
인용 :
[1] https://redresscompliance.com/10-20sons-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.rinnovili.net/business/markets/deepseeks-energy-consemption-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-pror--premise-deployments