Руководство DeepSeek использует несколько факторов, которые влияют на затраты на потребление энергии. Вот подробный разбив этих факторов и то, как они способствуют общим затратам на энергоносители:
1. Энергетическая эффективность оборудования DeepSeek: DeepSeek известен своими энергоэффективными системами, которые потребляют значительно меньшую мощность по сравнению с другими поставщиками ИИ. Например, серверы DeepSeek используют около 1,2 кВт -ч для интенсивных рабочих нагрузок, тогда как аналогичные системы могут использовать до 1,8 кВтч [1]. Эта эффективность может привести к существенной экономии затрат на энергоносители, особенно для центров обработки данных, работающих непрерывно.
2. Масштабируемость и модульная конструкция: масштабируемая инфраструктура DeepSeek позволяет предприятиям начинать с меньших настройки и расширяться по мере необходимости. Этот модульный подход помогает избежать ненужных авансовых инвестиций в аппаратное обеспечение, что также может снизить общее потребление энергии, обеспечивая питание только необходимых компонентов [1]. Кроме того, способность обновлять отдельные компоненты, такие как графические процессоры вместо замены целых систем, может еще больше снизить потребление энергии и затраты.
3. Оптимизированный вывод и обучение: архитектура DeepSeek, которая включает в себя смесь экспертов (MOE) и многоголового скрытого внимания (MLA), оптимизирует вычислительные характеристики при одновременном снижении энергопотребления [6]. Эта оптимизация имеет решающее значение для поддержания высокой производительности при минимизации использования энергии как на этапах обучения, так и на этапах вывода.
4. Требования к оборудованию: запуск моделей DeepSeek требует значительных вычислительных ресурсов, включая высококлассные графические процессоры и существенную оперативную память. Например, настройка с Dual Epyc CPU и 384 ГБ оперативной памяти может запускать определенные версии DeepSeek без графического процессора, но более мощные модели, такие как DeepSeek-R1, требуют значительной мощности графического процессора [8] [9]. Стоимость аппаратного обеспечения для ускорения искусственного интеллекта для DeepSeek-R1 может составлять около 250 000 долларов, а запуск таких моделей локально потребляет значительную энергию [9].
5. Сравнение с облачными сервисами: во время работы DeepSeek локализируется полный контроль над данными и может быть экономически эффективным в долгосрочной перспективе, использование облачных сервисов, таких как Azure, может обеспечить альтернативу с потенциально более низкими затратами на авансовые. Тем не менее, облачные сервисы получают текущие эксплуатационные расходы, включая затраты на энергоносители косвенно передаваемые за счет платы за обслуживание [9].
6. Снижение потребления энергии: энергоэффективность Deepseek может снизить потребление энергии на 50% до 75% по сравнению с конкурентами, что особенно полезно для крупномасштабных развертываний [4]. Эта эффективность не только снижает эксплуатационные расходы, но и способствует более устойчивому решению ИИ.
Таким образом, в то время как управление DeepSeek локально может быть экономически эффективным благодаря его энергоэффективному проектированию и масштабируемой инфраструктуре, первоначальные инвестиции в оборудование и текущие затраты на энергоносители остаются значительными. Выбор между локальным развертыванием и облачными услугами зависит от конкретных организационных потребностей, включая безопасность данных, требования к масштабируемости и ограничения бюджета.
Цитаты:
[1] https://redresscompliance.com/10-reasons-why-deepseek-hardware-and-technology-is-lown-cost-tan-ather-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-consentia-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.computterweekly.com/news/366619398/deepseek-r1-budgeting-challenges-for-on-premise-deployments