DeepSeek uz vietas ir saistīti ar vairākiem faktoriem, kas ietekmē enerģijas patēriņa izmaksas. Šeit ir detalizēts šo faktoru sadalījums un tas, kā tie veicina vispārējos enerģijas izdevumus:
1. DeepSeek aparatūras energoefektivitāte: DeepSeek ir pazīstams ar savām energoefektīvajām sistēmām, kas patērē ievērojami mazāku jaudu, salīdzinot ar citiem AI pakalpojumu sniedzējiem. Piemēram, DeepSeek serveri intensīvai darba slodzei izmanto apmēram 1,2 kWh, turpretī līdzīgas sistēmas varētu izmantot līdz 1,8 kWh [1]. Šī efektivitāte var izraisīt ievērojamus enerģijas izmaksu ietaupījumus, jo īpaši datu centriem, kas darbojas nepārtraukti.
2. Mērogojamība un modulārs dizains: DeepSeek mērogojamā infrastruktūra ļauj uzņēmumiem sākt ar mazākiem iestatījumiem un pēc vajadzības paplašināties. Šī modulārā pieeja palīdz izvairīties no nevajadzīgiem iepriekšējiem ieguldījumiem aparatūrā, kas var arī samazināt kopējo enerģijas patēriņu, nodrošinot, ka tiek darbinātas tikai nepieciešamās sastāvdaļas [1]. Turklāt spēja uzlabot atsevišķus komponentus, piemēram, GPU, nevis aizstāt veselas sistēmas, var vēl vairāk samazināt enerģijas patēriņu un izmaksas.
3. Optimizēts secinājums un apmācība: DeepSeek arhitektūra, kas ietver ekspertu sajaukumu (MOE) ietvaru un daudzpakāpju latento uzmanību (MLA), optimizē skaitļošanas veiktspēju, vienlaikus samazinot enerģijas patēriņu [6]. Šī optimizācija ir būtiska, lai saglabātu augstu veiktspēju, vienlaikus samazinot enerģijas patēriņu gan apmācības, gan secinājumu fāzēs.
4. Aparatūras prasības: DeepSEEK modeļu vadīšanai nepieciešami ievērojami skaitļošanas resursi, ieskaitot augstākās klases GPU un ievērojamu RAM. Piemēram, iestatīšana ar divkāršu EPYC CPU un 384 GB RAM var palaist noteiktas DeepSeek versijas bez GPU, bet jaudīgākiem modeļiem, piemēram, DeepSEEK-R1, nepieciešama ievērojama GPU jauda [8] [9]. AI paātrinājuma aparatūras izmaksas DeepSEEK-R1 var būt aptuveni 250 000 USD, un šādu modeļu vadīšana uz vietas patērēs ievērojamu enerģiju [9].
5. Salīdzinājums ar mākoņa pakalpojumiem: darbojoties DeepSeek On-Premise piedāvā pilnīgu kontroli pār datiem un ilgtermiņā to var būt rentabls, izmantojot mākoņa pakalpojumus, piemēram, Azure, varētu būt alternatīva ar potenciāli zemākām avansa izmaksām. Tomēr mākoņa pakalpojumi rodas pastāvīgi darbības izdevumi, ieskaitot enerģijas izmaksas, kas netieši tiek nodotas caur pakalpojumu maksām [9].
6. Enerģijas patēriņa samazinājums: DeepSeek energoefektivitāte var samazināt enerģijas patēriņu par 50% līdz 75%, salīdzinot ar konkurentiem, kas ir īpaši izdevīgi liela mēroga izvietošanai [4]. Šī efektivitāte ne tikai samazina darbības izmaksas, bet arī veicina ilgtspējīgāku AI risinājumu.
Rezumējot, kaut arī dziļa uz vietas var būt rentabls, ņemot vērā tā energoefektīvo dizainu un mērogojamo infrastruktūru, sākotnējie ieguldījumi aparatūrā un notiekošās enerģijas izmaksas joprojām ir nozīmīgas. Izvēle starp izvietošanu uz vietas un mākoņa pakalpojumiem ir atkarīga no īpašām organizatoriskām vajadzībām, ieskaitot datu drošību, mērogojamības prasības un budžeta ierobežojumus.
Atsauces:
[1] https://redresscompliance.com/10-reions-why-depseek-hardware-and-technology-is-lower-cost-than-other-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/
.
[5] https://www.reddit.com/r/localllm/comments/1i6j3ih/how_to_install_deepseek_what_models_and/
[6] https://www.n-ix.com/deepseek-explated/
[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-izlathtements