Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Aké sú potenciálne náklady na spotrebu energie na prevádzkovanie hlbokomoru na mieste


Aké sú potenciálne náklady na spotrebu energie na prevádzkovanie hlbokomoru na mieste


Prevádzka Deepseek On-Premise zahŕňa niekoľko faktorov, ktoré ovplyvňujú náklady na spotrebu energie. Tu je podrobné rozdelenie týchto faktorov a spôsob, akým prispievajú k celkovým nákladom na energiu:

1. Energetická účinnosť hardvéru Deepseek: Deepseek je známy svojimi energeticky efektívnymi systémami, ktoré v porovnaní s ostatnými poskytovateľmi AI spotrebúvajú podstatne menej energie. Napríklad servery DeepSeek používajú asi 1,2 kWh pre intenzívne pracovné zaťaženie, zatiaľ čo podobné systémy môžu používať až 1,8 kWh [1]. Táto efektívnosť môže viesť k podstatným úsporám nákladov na energiu, najmä v dátových centrách pôsobiacich nepretržite.

2. Škálovateľnosť a modulárny dizajn: Škálovateľná infraštruktúra spoločnosti DeepSeek umožňuje firmám začať menšími nastaveniami a podľa potreby rozširovať. Tento modulárny prístup pomáha vyhnúť sa zbytočným počiatočným investíciám do hardvéru, čo môže tiež znížiť celkovú spotrebu energie tým, že zabezpečí poháňanie iba potrebných komponentov [1]. Schopnosť modernizovať jednotlivé komponenty, ako je GPU namiesto nahradenia celých systémov, môže ďalej znížiť využitie energie a náklady.

3. Optimalizovaný inferencia a školenie: Architektúra DeepSeek, ktorá obsahuje zmes odborníkov (MOE) a viac hlavnej latentnej pozornosti (MLA), optimalizuje výpočtový výkon a zároveň znižuje spotrebu energie [6]. Táto optimalizácia je rozhodujúca pre udržiavanie vysokého výkonu a zároveň minimalizuje využívanie energie počas fáz tréningu aj inferencie.

4. Hardvérové ​​požiadavky: Spúšťanie modelov DeepSeek vyžaduje významné výpočtové zdroje vrátane špičkových GPU a značného RAM. Napríklad nastavenie s dvojitým procesorom EPYC a 384 GB RAM môže prevádzkovať určité verzie DeepSeek bez GPU, ale výkonnejšie modely, ako je DeepSeek-R1, vyžadujú podstatný výkon GPU [8] [9]. Náklady na hardvér AI Acceleration pre Deepseek-R1 sa môžu pohybovať okolo 250 000 dolárov a prevádzka takýchto modelov na mieste spotrebuje značnú energiu [9].

5. Porovnanie s cloudovými službami: Pri prevádzke Deepseek On-Premise ponúka úplnú kontrolu nad údajmi a môže byť z dlhodobého hľadiska nákladovo efektívna, použitie cloudových služieb, ako je Azure, môže poskytnúť alternatívu s potenciálne nižšími vopred nákladmi. Cloudové služby však vznikajú prebiehajúce prevádzkové výdavky vrátane nákladov na energiu nepriamo prenášané prostredníctvom poplatkov za služby [9].

6. Zníženie spotreby energie: Energetická účinnosť spoločnosti DeepSeek môže znížiť spotrebu energie o 50% na 75% v porovnaní s konkurentmi, čo je obzvlášť prospešné pre rozsiahle nasadenia [4]. Táto efektívnosť nielen znižuje prevádzkové náklady, ale tiež prispieva k udržateľnejšiemu riešeniu AI.

Stručne povedané, pri prevádzkovaní internetu môže byť nákladovo efektívny kvôli svojmu energeticky efektívnemu dizajnu a škálovateľnej infraštruktúre, počiatočná investícia do hardvéru a prebiehajúcich nákladov na energiu zostáva významná. Výber medzi nasadením a cloudovými službami závisí od konkrétnych organizačných potrieb vrátane zabezpečenia údajov, požiadaviek na škálovateľnosť a rozpočtových obmedzení.

Citácie:
[1] https://redresscompliance.com/10-reasons-why-deepseek-hardware-andware-technology-is-mower-cost-than-other-aij-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/deepseks-energy-consumption-ais-75-power-cewer/
[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-mise
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/19
[9] https://www.computerweekly.com/news/366619398/deepseek-r1-budgeting-challenges-for-for-for-premise-deployments