Att köra Deepseek On-Premise involverar flera faktorer som påverkar energiförbrukningskostnaderna. Här är en detaljerad uppdelning av dessa faktorer och hur de bidrar till totala energikostnader:
1. Deepseek hårdvara: Deepseek är känd för sina energieffektiva system, som konsumerar betydligt mindre kraft jämfört med andra AI-leverantörer. Till exempel använder Deepseek -servrar cirka 1,2 kWh för intensiva arbetsbelastningar, medan liknande system kan använda upp till 1,8 kWh [1]. Denna effektivitet kan leda till betydande besparingar i energikostnader, särskilt för datacenter som fungerar kontinuerligt.
2. Skalbarhet och modulär design: Deepseeks skalbara infrastruktur gör det möjligt för företag att börja med mindre inställningar och expandera vid behov. Denna modulära tillvägagångssätt hjälper till att undvika onödiga investeringar i hårdvara, vilket också kan minska den totala energiförbrukningen genom att säkerställa att endast nödvändiga komponenter drivs [1]. Dessutom kan förmågan att uppgradera enskilda komponenter som GPU: er istället för att byta ut hela system ytterligare minska energianvändningen och kostnaderna.
3. Optimerad inferens och utbildning: Deepseeks arkitektur, som inkluderar en blandning av experter (MOE) ramverk och flerhuvudlatent uppmärksamhet (MLA), optimerar beräkningsprestanda samtidigt som kraftförbrukningen minskar [6]. Denna optimering är avgörande för att upprätthålla hög prestanda samtidigt som energianvändningen minimeras under både tränings- och inferensfaser.
4. Krav på hårdvara: Kör Deepseek-modeller kräver betydande beräkningsresurser, inklusive avancerade GPU: er och betydande RAM. Till exempel kan en installation med en dubbel EPYC-CPU och 384 GB RAM köra vissa versioner av Deepseek utan en GPU, men kraftfullare modeller som Deepseek-R1 kräver betydande GPU-kraft [8] [9]. Kostnaden för AI-accelerationshårdvara för Deepseek-R1 kan vara cirka $ 250 000, och att köra sådana modeller på plats kommer att konsumera betydande energi [9].
5. Jämförelse med molntjänster: Medan de kör Deepseek lokalt erbjuder full kontroll över data och kan vara kostnadseffektivt på lång sikt, kan man använda molntjänster som Azure ge ett alternativ med potentiellt lägre kostnader i förväg. Molntjänster har emellertid pågående driftskostnader, inklusive energikostnader indirekt överförda genom serviceavgifter [9].
6. Minskning av energiförbrukningen: Deepseeks energieffektivitet kan minska kraftförbrukningen med 50% till 75% jämfört med konkurrenter, vilket är särskilt fördelaktigt för storskaliga utplaceringar [4]. Denna effektivitet sänker inte bara driftskostnaderna utan bidrar också till en mer hållbar AI -lösning.
Sammanfattningsvis, medan de kör Deepseek på plats kan vara kostnadseffektiv på grund av dess energieffektiva design och skalbar infrastruktur, förblir den initiala investeringen i hårdvara och pågående energikostnader betydande. Valet mellan utplacering och molntjänster beror på specifika organisatoriska behov, inklusive datasäkerhet, skalbarhetskrav och budgetbegränsningar.
Citeringar:
]
[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-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-explanterad/
[7] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-enterprise-on-premise
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/19
]