A execução do DeepSeek no local envolve vários fatores que afetam os custos de consumo de energia. Aqui está um detalhamento detalhado desses fatores e como eles contribuem para as despesas gerais de energia:
1. Eficiência energética do hardware Deepseek: Deepseek é conhecido por seus sistemas com eficiência energética, que consomem significativamente menos energia em comparação com outros fornecedores de IA. Por exemplo, os servidores Deepseek usam cerca de 1,2 kWh para cargas de trabalho intensivas, enquanto sistemas semelhantes podem usar até 1,8 kWh [1]. Essa eficiência pode levar a uma economia substancial nos custos de energia, especialmente para data centers que operam continuamente.
2. Escalabilidade e design modular: a infraestrutura escalável da Deepseek permite que as empresas comecem com configurações menores e expandam conforme necessário. Essa abordagem modular ajuda a evitar investimentos iniciais desnecessários em hardware, o que também pode reduzir o consumo geral de energia, garantindo que apenas os componentes necessários sejam alimentados [1]. Além disso, a capacidade de atualizar componentes individuais como as GPUs, em vez de substituir sistemas inteiros, pode reduzir ainda mais o uso e os custos de energia.
3. Inferência e treinamento otimizados: Arquitetura de Deepseek, que inclui uma mistura de especialistas (MOE) e atenção latente de várias cabeças (MLA), otimiza o desempenho computacional enquanto reduz o consumo de energia [6]. Essa otimização é crucial para manter o alto desempenho, minimizando o uso de energia durante as fases de treinamento e inferência.
4. Requisitos de hardware: A execução dos modelos Deepseek requer recursos computacionais significativos, incluindo GPUs de ponta e RAM substancial. Por exemplo, uma configuração com uma CPU de EPYC dupla e 384 GB de RAM pode executar certas versões da DeepSeek sem uma GPU, mas modelos mais poderosos como o Deepseek-R1 requerem poder substancial da GPU [8] [9]. O custo do hardware de aceleração da IA para Deepseek-R1 pode ser de cerca de US $ 250.000, e a execução desses modelos no local consumirá energia considerável [9].
5. Comparação com serviços em nuvem: Ao executar o Deepseek On Premise, oferece controle total sobre dados e pode ser econômico a longo prazo, o uso de serviços em nuvem como o Azure pode fornecer uma alternativa com custos potencialmente mais baixos. No entanto, os serviços em nuvem incorrem em despesas operacionais em andamento, incluindo os custos de energia indiretamente transmitidos através das taxas de serviço [9].
6. Redução do consumo de energia: A eficiência energética da Deepseek pode reduzir o consumo de energia em 50% a 75% em comparação com os concorrentes, o que é particularmente benéfico para implantações em larga escala [4]. Essa eficiência não apenas reduz os custos operacionais, mas também contribui para uma solução de IA mais sustentável.
Em resumo, embora a execução do DeepSeek on -prise possa ser econômica devido ao seu design eficiente em termos de energia e infraestrutura escalável, o investimento inicial em hardware e custos contínuos de energia permanece significativo. A escolha entre a implantação no local e os serviços em nuvem depende de necessidades organizacionais específicas, incluindo segurança de dados, requisitos de escalabilidade e restrições orçamentárias.
Citações:
[1] https://redresscompliance.com/10-reasons-why-deepseek-hardware-and-technology-s-lower-cost-than-other-ai-providers/
[2] https://www.oneclickitsolution.com/cencerofexcellence/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-consumument-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-expling/
[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-deplayments