Chạy Deepseek tại chỗ liên quan đến một số yếu tố ảnh hưởng đến chi phí tiêu thụ năng lượng. Dưới đây là một sự cố chi tiết về các yếu tố này và cách chúng đóng góp vào chi phí năng lượng tổng thể:
1. Hiệu quả năng lượng của phần cứng Deepseek: Deepseek được biết đến với các hệ thống tiết kiệm năng lượng, tiêu thụ ít năng lượng hơn đáng kể so với các nhà cung cấp AI khác. Chẳng hạn, các máy chủ Deepseek sử dụng khoảng 1,2 kWh cho khối lượng công việc chuyên sâu, trong khi các hệ thống tương tự có thể sử dụng tới 1,8 kWh [1]. Hiệu quả này có thể dẫn đến tiết kiệm đáng kể chi phí năng lượng, đặc biệt là đối với các trung tâm dữ liệu hoạt động liên tục.
2. Khả năng mở rộng và thiết kế mô -đun: Cơ sở hạ tầng có thể mở rộng của Deepseek cho phép các doanh nghiệp bắt đầu với các thiết lập nhỏ hơn và mở rộng khi cần thiết. Cách tiếp cận mô -đun này giúp tránh các khoản đầu tư trả trước không cần thiết vào phần cứng, điều này cũng có thể làm giảm mức tiêu thụ năng lượng tổng thể bằng cách đảm bảo rằng chỉ có các thành phần cần thiết được cung cấp năng lượng [1]. Ngoài ra, khả năng nâng cấp các thành phần riêng lẻ như GPU thay vì thay thế toàn bộ hệ thống có thể làm giảm thêm sử dụng năng lượng và chi phí.
3. Suy luận và đào tạo tối ưu hóa: Kiến trúc của Deepseek, bao gồm một hỗn hợp của khung chuyên gia (MOE) và sự chú ý tiềm ẩn đa đầu (MLA), tối ưu hóa hiệu suất tính toán trong khi giảm mức tiêu thụ điện tử [6]. Tối ưu hóa này là rất quan trọng để duy trì hiệu suất cao trong khi giảm thiểu việc sử dụng năng lượng trong cả hai giai đoạn đào tạo và suy luận.
4. Yêu cầu phần cứng: Chạy các mô hình DeepSeek yêu cầu các tài nguyên tính toán đáng kể, bao gồm GPU cao cấp và RAM đáng kể. Ví dụ, một thiết lập với CPU EPYC kép và 384GB RAM có thể chạy một số phiên bản nhất định của DeepSeek mà không cần GPU, nhưng các mô hình mạnh mẽ hơn như DeepSeek-R1 yêu cầu sức mạnh GPU đáng kể [8] [9]. Chi phí của phần cứng tăng tốc AI cho Deepseek-R1 có thể vào khoảng 250.000 đô la và chạy các mô hình như vậy trên cơ sở sẽ tiêu thụ năng lượng đáng kể [9].
5. So sánh với các dịch vụ đám mây: Trong khi chạy DeepSeek tại chỗ cung cấp toàn bộ quyền kiểm soát dữ liệu và có thể hiệu quả về chi phí trong dài hạn, việc sử dụng các dịch vụ đám mây như Azure có thể cung cấp một giải pháp thay thế với chi phí trả trước có khả năng thấp hơn. Tuy nhiên, các dịch vụ đám mây phải chịu chi phí hoạt động liên tục, bao gồm chi phí năng lượng được truyền gián tiếp thông qua phí dịch vụ [9].
6. Giảm mức tiêu thụ năng lượng: Hiệu quả năng lượng của Deepseek có thể làm giảm mức tiêu thụ điện năng từ 50% xuống 75% so với các đối thủ cạnh tranh, đặc biệt có lợi cho việc triển khai quy mô lớn [4]. Hiệu quả này không chỉ làm giảm chi phí hoạt động mà còn góp phần vào giải pháp AI bền vững hơn.
Tóm lại, trong khi chạy Deepseek trên cơ sở có thể hiệu quả về chi phí do thiết kế tiết kiệm năng lượng và cơ sở hạ tầng có thể mở rộng, đầu tư ban đầu vào phần cứng và chi phí năng lượng liên tục vẫn còn đáng kể. Sự lựa chọn giữa triển khai tại chỗ và dịch vụ đám mây phụ thuộc vào các nhu cầu tổ chức cụ thể, bao gồm bảo mật dữ liệu, yêu cầu khả năng mở rộng và các ràng buộc về ngân sách.
Trích dẫn:
.
[2] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/deepseek-models-minimum-system-requirements
.
.
.
[6] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/
[7] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-enterprise-on
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/19
[9] https://www.computerweekly.com/news/366619398/DeepSeek-R1-Budgeting-challenges-for-on-premise-deployments