Renunțarea la Premise Deepseek implică mai mulți factori care afectează costurile consumului de energie. Iată o defalcare detaliată a acestor factori și modul în care acestea contribuie la cheltuielile generale de energie:
1.. Eficiența energetică a hardware-ului Deepseek: Deepseek este cunoscut pentru sistemele sale eficiente din punct de vedere energetic, care consumă o putere semnificativ mai mică în comparație cu alți furnizori de AI. De exemplu, serverele DeepSeek folosesc aproximativ 1,2 kWh pentru sarcini de muncă intensive, în timp ce sisteme similare ar putea utiliza până la 1,8 kWh [1]. Această eficiență poate duce la economii substanțiale ale costurilor de energie, în special pentru centrele de date care funcționează continuu.
2. Scalabilitate și design modular: Infrastructura scalabilă Deepseek permite întreprinderilor să înceapă cu configurații mai mici și să se extindă, după cum este necesar. Această abordare modulară ajută la evitarea investițiilor inutile în avans în hardware, ceea ce poate reduce, de asemenea, consumul general de energie, asigurându -se că sunt alimentate doar componentele necesare [1]. În plus, capacitatea de a actualiza componente individuale precum GPU -urile în loc să înlocuiască sisteme întregi poate reduce și mai mult consumul de energie și costurile.
3. Inferență și instruire optimizată: Arhitectura Deepseek, care include un amestec de cadru de experți (MOE) și atenție latentă cu mai multe capete (MLA), optimizează performanța de calcul, reducând consumul de energie [6]. Această optimizare este crucială pentru menținerea performanței ridicate, reducând la minimum consumul de energie atât în fazele de antrenament, cât și în ceea ce privește inferența.
4. Cerințe hardware: Rularea modelelor Deepseek necesită resurse de calcul semnificative, inclusiv GPU-uri de înaltă calitate și RAM substanțiale. De exemplu, o configurație cu un procesor dublu EPYC și 384 GB RAM poate rula anumite versiuni ale Deepseek fără GPU, dar modele mai puternice precum Deepseek-R1 necesită o putere GPU substanțială [8] [9]. Costul hardware-ului de accelerație AI pentru DeepSeek-R1 poate fi în jur de 250.000 USD, iar rularea unor astfel de modele la premisă va consuma energie considerabilă [9].
5. Comparație cu serviciile cloud: în timp ce rularea Deepseek On-Premise oferă un control complet asupra datelor și poate fi rentabil pe termen lung, utilizarea serviciilor cloud precum Azure ar putea oferi o alternativă cu costuri potențial mai mici. Cu toate acestea, serviciile cloud suportă cheltuieli operaționale în curs de desfășurare, inclusiv costurile de energie transmise indirect prin comisioane de serviciu [9].
6. Reducerea consumului de energie: eficiența energetică a Deepseek poate reduce consumul de energie cu 50% până la 75% în comparație cu concurenții, ceea ce este deosebit de benefic pentru implementările la scară largă [4]. Această eficiență nu numai că scade costurile operaționale, dar contribuie și la o soluție AI mai durabilă.
În rezumat, în timp ce se desfășoară Deepseek On-Premise poate fi rentabil datorită proiectării sale eficiente din punct de vedere energetic și a infrastructurii scalabile, investiția inițială în costurile hardware și în curs de energie sunt semnificative. Alegerea dintre implementarea la premisă și serviciile cloud depinde de nevoile organizaționale specifice, inclusiv de securitatea datelor, de cerințele de scalabilitate și de constrângerile bugetare.
Citări:
[1] https://redresscompliance.com/10-reasons-why-deepseek-hardware-and-technology-is-lower-cost-than-hother-ai-providers/
[2] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/deepseek-models-minum-system-equirements
[3] https://www.reddit.com/r/ollama/comments/1i9zv0u/deepseek_r1_webui_energy_costs/
]
[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-on-premise-poyments