Prowadzenie głębokiej publiczności obejmuje kilka czynników, które wpływają na koszty zużycia energii. Oto szczegółowy podział tych czynników i sposób, w jaki przyczyniają się one do ogólnych wydatków energetycznych:
1. Efektywność energetyczna sprzętu Deepseek: Deepseek jest znany z energooszczędnych systemów, które zużywają znacznie mniejszą moc w porównaniu z innymi dostawcami AI. Na przykład serwery DeepSeek używają około 1,2 kWh do intensywnych obciążeń, podczas gdy podobne systemy mogą używać do 1,8 kWh [1]. Wydajność ta może prowadzić do znacznych oszczędności kosztów energii, szczególnie w przypadku centrów danych działających ciągłych.
2. Skalowalność i modułowa konstrukcja: Skalowalna infrastruktura Deepseek pozwala firmom zacząć od mniejszych konfiguracji i rozszerzać się w razie potrzeby. To modułowe podejście pomaga uniknąć niepotrzebnych inwestycji z góry w sprzęt, co może również zmniejszyć całkowite zużycie energii, zapewniając, że zasilane są tylko niezbędne komponenty [1]. Ponadto zdolność do aktualizacji poszczególnych komponentów, takich jak GPU zamiast zastępowania całego systemu, może jeszcze bardziej zmniejszyć zużycie energii i koszty.
3. Zoptymalizowane wnioskowanie i szkolenie: Architektura Deepseek, która obejmuje mieszankę ekspertów (MOE) i wielorakiej utajonej uwagi (MLA), optymalizuje wydajność obliczeniową przy jednoczesnym zmniejszeniu zużycia energii [6]. Ta optymalizacja ma kluczowe znaczenie dla utrzymania wysokiej wydajności przy jednoczesnym minimalizowaniu zużycia energii zarówno podczas faz szkolenia, jak i wnioskowania.
4. Wymagania sprzętowe: Uruchamianie modeli DeepSeek wymaga znacznych zasobów obliczeniowych, w tym wysokiej klasy GPU i znacznego pamięci RAM. Na przykład konfiguracja z podwójnym procesorem EPYC i 384 GB pamięci RAM może uruchomić niektóre wersje Deepseek bez GPU, ale mocniejsze modele, takie jak Deepseek-R1, wymagają znacznej mocy GPU [8] [9]. Koszt sprzętu do przyspieszenia AI dla DeepSeek-R1 może wynosić około 250 000 USD, a uruchamianie takich modeli lokalnych zużyje znaczną energię [9].
5. Porównanie z usługami w chmurze: Podczas uruchamiania głębokiej publicznej oferty oferuje pełną kontrolę nad danymi i może być opłacalne w dłuższej perspektywie, korzystanie z usług chmurowych, takich jak Azure, może stanowić alternatywę z potencjalnie niższymi kosztami z góry. Jednak usługi w chmurze ponoszą trwające wydatki operacyjne, w tym koszty energii pośrednio przekazywane przez opłaty serwisowe [9].
6. Redukcja zużycia energii: Efektywność energetyczna Deepseek może zmniejszyć zużycie energii o 50% do 75% w porównaniu z konkurentami, co jest szczególnie korzystne dla rozmieszczenia na dużą skalę [4]. Ta wydajność nie tylko obniża koszty operacyjne, ale także przyczynia się do bardziej zrównoważonego rozwiązania AI.
Podsumowując, choć prowadzenie Deepeek na lokalu może być opłacalne ze względu na jego energooszczędny projekt i skalowalna infrastruktura, początkowe inwestycje w sprzęt i bieżące koszty energii pozostają znaczące. Wybór między wdrażaniem lokalnym a usługami w chmurze zależy od konkretnych potrzeb organizacyjnych, w tym bezpieczeństwa danych, wymagań skalowalności i ograniczeń budżetowych.
Cytaty:
[1] https://redresscompliance.com/10-rasone-why-deepseek-hardware-andechnology-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.rinnovabili.net/business/markets/deepseeks-energy-consument-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-onpremise
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussion/19
[9] https://www.computerweekly.com/news/366619398/deepseek-r1-budgeting-challenges-for-on-premise-deploy