Å kjøre DeepSeek på stedet involverer flere faktorer som påvirker energiforbrukskostnadene. Her er en detaljert oversikt over disse faktorene og hvordan de bidrar til samlede energiutgifter:
1. Energieffektivitet av DeepSeek-maskinvare: DeepSeek er kjent for sine energieffektive systemer, som bruker betydelig mindre strøm sammenlignet med andre AI-leverandører. For eksempel bruker DeepSeek -servere omtrent 1,2 kWh for intensive arbeidsmengder, mens lignende systemer kan bruke opptil 1,8 kWh [1]. Denne effektiviteten kan føre til betydelige besparelser i energikostnader, spesielt for datasentre som opererer kontinuerlig.
2. Skalerbarhet og modulær design: DeepSeeks skalerbare infrastruktur lar bedrifter starte med mindre oppsett og utvide etter behov. Denne modulære tilnærmingen hjelper til med å unngå unødvendige forhåndsinvesteringer i maskinvare, noe som også kan redusere det totale energiforbruket ved å sikre at bare nødvendige komponenter er drevet [1]. I tillegg kan muligheten til å oppgradere individuelle komponenter som GPUer i stedet for å erstatte hele systemer ytterligere redusere energibruk og kostnader.
3. Optimalisert inferens og trening: DeepSeek's Architecture, som inkluderer en blanding av eksperter (MOE) rammeverk og flerhode latent oppmerksomhet (MLA), optimaliserer beregningsytelsen mens du reduserer strømforbruket [6]. Denne optimaliseringen er avgjørende for å opprettholde høy ytelse mens den minimerer energibruk i både trenings- og inferensfaser.
4. Maskinvarekrav: Å kjøre DeepSeek-modeller krever betydelige beregningsressurser, inkludert high-end GPUer og betydelig RAM. For eksempel kan et oppsett med en dobbel EPYC CPU og 384 GB RAM kjøre visse versjoner av DeepSeek uten en GPU, men kraftigere modeller som DeepSeek-R1 krever betydelig GPU-kraft [8] [9]. Kostnaden for AI-akselerasjonsmaskinvare for DeepSeek-R1 kan være rundt $ 250 000, og å kjøre slike modeller på stedet vil konsumere betydelig energi [9].
5. Sammenligning med skytjenester: Mens du kjører DeepSeek på stedet tilbyr full kontroll over data og kan være kostnadseffektiv på lang sikt, kan det å bruke skytjenester som Azure gi et alternativ potensielt lavere forhåndskostnader. Skytjenester pådrar seg imidlertid pågående driftsutgifter, inkludert energikostnader indirekte videreført gjennom serviceavgifter [9].
6. Reduksjon av energiforbruk: DeepSeeks energieffektivitet kan redusere strømforbruket med 50% til 75% sammenlignet med konkurrenter, noe som er spesielt gunstig for storskala distribusjoner [4]. Denne effektiviteten senker ikke bare driftskostnadene, men bidrar også til en mer bærekraftig AI -løsning.
Oppsummert, selv om det å kjøre dype sikt på stedet kan være kostnadseffektivt på grunn av dens energieffektive design og skalerbar infrastruktur, er den første investeringen i maskinvare og løpende energikostnader fortsatt betydelige. Valget mellom distribusjon og skytjenester på stedet avhenger av spesifikke organisatoriske behov, inkludert datasikkerhet, skalerbarhetskrav og budsjettbegrensninger.
Sitasjoner:
[1] https://redresscompliance.com/10-reasons-why-deepseek-hardware-and-technology-is-lower-cost-han- 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.rinnovabili.net/business/markets/deepseeeks-energy-consumption-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-nerprise-on-pmise
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/19
[9] https://www.computerweekly.com/news/366619398/deepseek-r1-budgeting-challenges-for-on-pmise-deployments