Tekaški na območju Deepseeka vključuje več dejavnikov, ki vplivajo na stroške porabe energije. Tu je podrobna razčlenitev teh dejavnikov in kako prispevajo k skupnim stroškom energije:
1. Energetska učinkovitost strojne opreme Deepseek: Deepseek je znana po svojih energetsko učinkovitih sistemih, ki porabijo bistveno manj moči v primerjavi z drugimi ponudniki AI. Na primer, strežniki Deepseek uporabljajo približno 1,2 kWh za intenzivne delovne obremenitve, medtem ko lahko podobni sistemi porabijo do 1,8 kWh [1]. Ta učinkovitost lahko privede do znatnih prihrankov stroškov energije, zlasti za podatkovne centre, ki nenehno delujejo.
2. razširljivost in modularna zasnova: razširljiva infrastruktura Deepseeka omogoča podjetjem, da se začnejo z manjšimi nastavitvami in po potrebi širijo. Ta modularni pristop pomaga preprečiti nepotrebne vnaprejšnje naložbe v strojno opremo, kar lahko tudi zmanjša skupno porabo energije z zagotavljanjem, da se napajajo samo potrebne komponente [1]. Poleg tega lahko sposobnost nadgradnje posameznih komponent, kot so GPU -ji, namesto da bi zamenjali celotne sisteme, še dodatno zmanjša porabo in stroške energije.
3. Optimizirano sklepanje in usposabljanje: Deepseekova arhitektura, ki vključuje mešanico okvira strokovnjakov (MOE) in več glave latentne pozornosti (MLA), optimizira računalniško uspešnost in hkrati zmanjšuje porabo energije [6]. Ta optimizacija je ključnega pomena za ohranjanje visokih zmogljivosti, hkrati pa zmanjšanje porabe energije med fazo treninga in sklepanja.
4. Zahteve za strojno opremo: Zagon modelov Deepseek zahteva pomembne računske vire, vključno z GPU-ji iz višjega cenovnega razreda in velikim RAM-om. Na primer, nastavitev z dvojnim CPU EPYC in 384 GB RAM-a lahko poganja določene različice Deepseeka brez GPU-ja, vendar močnejši modeli, kot je DeepSeek-R1, zahtevajo znatno moč GPU [8] [9]. Stroški strojne opreme za pospeševanje AI za Deepseek-R1 so lahko približno 250.000 dolarjev, izvajanje takšnih modelov pa bo porabilo veliko energije [9].
5. Primerjava s storitvami v oblaku: Medtem ko teči Deepseek On-Premise ponuja popoln nadzor nad podatki in je lahko dolgoročno stroškovno učinkovit, uporaba storitev v oblaku, kot je Azure, lahko nudi alternativo s potencialno nižjimi stroški vnaprej. Vendar storitve v oblaku imajo tekoče operativne stroške, vključno z energijskimi stroški, ki so posredno prenašali s servisnimi pristojbinami [9].
6. Zmanjšanje porabe energije: Energetska učinkovitost Deepseeka lahko zmanjša porabo energije za 50% na 75% v primerjavi s konkurenti, kar je še posebej koristno za obsežne uvajanja [4]. Ta učinkovitost ne samo znižuje operativne stroške, ampak tudi prispeva k bolj trajnostni rešitvi AI.
Če povzamemo, je, ko je tekaški na območju lahko stroškovno učinkovit zaradi svoje energetsko učinkovite zasnove in razširljive infrastrukture, začetna naložba v strojno opremo in tekoči stroški energije ostajajo pomembna. Izbira med uvajanjem v mestu in storitvami v oblaku je odvisna od posebnih organizacijskih potreb, vključno z varnostjo podatkov, zahtevami razširljivosti in proračunskimi omejitvami.
Navedbe:
[1] https://redressCompliance.com/10-reasons-hwy-hemeek-wardware-and-technology-is-lewower-cost- than-therther-ai-providers/
[2] https://www.oneclickitsolution.com/Centerofexcellence/Aiml/deepseek-models-nimum-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-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/366619398/deepseek-r1-budgeting-challenges-for-on-premise-Demetuments