Menjalankan Deepseek di tempat melibatkan beberapa faktor yang memengaruhi biaya konsumsi energi. Berikut adalah rincian terperinci dari faktor -faktor ini dan bagaimana mereka berkontribusi pada biaya energi secara keseluruhan:
1. Efisiensi energi perangkat keras Deepseek: Deepseek dikenal dengan sistem hemat energi, yang mengkonsumsi daya yang jauh lebih sedikit dibandingkan dengan penyedia AI lainnya. Misalnya, server Deepseek menggunakan sekitar 1,2 kWh untuk beban kerja yang intensif, sedangkan sistem yang serupa mungkin menggunakan hingga 1,8 kWh [1]. Efisiensi ini dapat menyebabkan penghematan substansial dalam biaya energi, terutama untuk pusat data yang beroperasi terus menerus.
2. Skalabilitas dan desain modular: Infrastruktur yang dapat diskalakan Deepseek memungkinkan bisnis untuk memulai dengan pengaturan yang lebih kecil dan memperluas sesuai kebutuhan. Pendekatan modular ini membantu menghindari investasi di muka yang tidak perlu dalam perangkat keras, yang juga dapat mengurangi konsumsi energi secara keseluruhan dengan memastikan bahwa hanya komponen yang diperlukan yang bertenaga [1]. Selain itu, kemampuan untuk meningkatkan komponen individu seperti GPU alih -alih mengganti seluruh sistem dapat mengurangi penggunaan dan biaya energi.
3. Inferensi dan pelatihan yang dioptimalkan: Arsitektur Deepseek, yang mencakup kerangka kerja campuran para ahli (MOE) dan perhatian laten multi-kepala (MLA), mengoptimalkan kinerja komputasi sambil mengurangi konsumsi daya [6]. Optimalisasi ini sangat penting untuk mempertahankan kinerja tinggi sambil meminimalkan penggunaan energi selama fase pelatihan dan inferensi.
4. Persyaratan Perangkat Keras: Menjalankan model Deepseek membutuhkan sumber daya komputasi yang signifikan, termasuk GPU kelas atas dan RAM substansial. Misalnya, pengaturan dengan CPU EPYC ganda dan 384GB RAM dapat menjalankan versi Deepseek tertentu tanpa GPU, tetapi model yang lebih kuat seperti Deepseek-R1 membutuhkan kekuatan GPU yang substansial [8] [9]. Biaya perangkat keras akselerasi AI untuk Deepseek-R1 dapat sekitar $ 250.000, dan menjalankan model tersebut di tempat akan mengonsumsi energi yang cukup besar [9].
5. Perbandingan dengan Layanan Cloud: Saat menjalankan Deepseek di tempat menawarkan kontrol penuh atas data dan dapat hemat biaya dalam jangka panjang, menggunakan layanan cloud seperti Azure mungkin memberikan alternatif dengan biaya dimuka yang berpotensi lebih rendah. Namun, layanan cloud mengeluarkan biaya operasional yang berkelanjutan, termasuk biaya energi secara tidak langsung diteruskan melalui biaya layanan [9].
6. Pengurangan Konsumsi Energi: Efisiensi energi Deepseek dapat mengurangi konsumsi daya sebesar 50% hingga 75% dibandingkan dengan pesaing, yang sangat bermanfaat untuk penyebaran skala besar [4]. Efisiensi ini tidak hanya menurunkan biaya operasional tetapi juga berkontribusi pada solusi AI yang lebih berkelanjutan.
Singkatnya, saat menjalankan Deepseek di tempat dapat hemat biaya karena desainnya yang hemat energi dan infrastruktur yang dapat diskalakan, investasi awal dalam perangkat keras dan biaya energi yang berkelanjutan tetap signifikan. Pilihan antara penyebaran di tempat dan layanan cloud tergantung pada kebutuhan organisasi tertentu, termasuk keamanan data, persyaratan skalabilitas, dan kendala anggaran.
Kutipan:
[1] https://redresscompliance.com/10-reasons-why-deepseek-hardware-and-technology-is-lower-cost-than-other-ai-providers/
[2] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/deepseek-odels-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-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.Computerweekly.com/news/36619398/deepseek-r1-budgeting-challenges-for-on-on-premise-deployments