A helyszíni mélység futtatásának számos olyan tényezőt foglal magában, amelyek befolyásolják az energiafogyasztási költségeket. Itt található ezeknek a tényezőknek a részletes bontása, és hogyan járulnak hozzá az általános energiaköltségekhez:
1. A DeepSeek hardver energiahatékonysága: A DeepSeek az energiahatékony rendszereiről ismert, amelyek lényegesen kevesebb energiát fogyasztanak más AI-szolgáltatókhoz képest. Például a DeepSeek szerverek körülbelül 1,2 kWh -ot használnak az intenzív munkaterheléshez, míg a hasonló rendszerek akár 1,8 kWh -t is használhatnak [1]. Ez a hatékonyság az energiaköltségek jelentős megtakarításához vezethet, különösen a folyamatosan működő adatközpontok esetében.
2. Skálázhatóság és moduláris kialakítás: A DeepSeek méretezhető infrastruktúrája lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy kisebb beállításokkal kezdjenek, és szükség esetén bővüljenek. Ez a moduláris megközelítés segít elkerülni a hardverbe történő szükségtelen előzetes beruházásokat, amelyek szintén csökkenthetik az általános energiafogyasztást azáltal, hogy biztosítják, hogy csak a szükséges alkatrészek táplálkozzanak [1]. Ezenkívül az a képesség, hogy az egyes alkatrészeket, például a GPU -kat frissítse, a teljes rendszerek cseréje helyett, tovább csökkentheti az energiafelhasználást és a költségeket.
3. Optimalizált következtetések és képzés: A DeepSeek architektúrája, amely magában foglalja a szakértői (MOE) keretrendszer és a többfejű látens figyelmet (MLA), optimalizálja a számítási teljesítményt, miközben csökkenti az energiafogyasztást [6]. Ez az optimalizálás elengedhetetlen a nagy teljesítmény fenntartásához, miközben minimalizálja az energiafelhasználást mind az edzés, mind a következtetési szakaszok során.
4. Hardverkövetelmények: A DeepSeek modellek futtatásához jelentős számítási forrásokat igényel, beleértve a csúcskategóriás GPU-kat és a jelentős RAM-ot. Például egy kettős EPYC CPU-val és 384 GB RAM-mal rendelkező beállítás a DeepSeek bizonyos verzióit GPU nélkül futtathatja, de a mélyebb modellek, mint például a DeepSeek-R1, jelentős GPU teljesítményt igényelnek [8] [9]. Az AI gyorsulási hardver költsége a DeepSeek-R1 számára körülbelül 250 000 dollár lehet, és az ilyen modellek futtatása a helyszínen jelentős energiát fogyaszt [9].
5. Összehasonlítás a felhőalapú szolgáltatásokkal: Noha a mélyöség futtatása a helyszínen teljes ellenőrzést nyújt az adatok felett, és hosszú távon költséghatékony lehet, a felhőalapú szolgáltatásokhoz, mint az Azure használata, alternatívát kínálhat potenciálisan alacsonyabb előzetes költségekkel. A felhőalapú szolgáltatások azonban folyamatos működési költségeket jelentenek, ideértve az energiaköltségeket is, amelyek közvetett módon továbbadják a szolgáltatási díjakat [9].
6. Az energiafogyasztás csökkentése: A DeepSeek energiahatékonysága 50% -ról 75% -ra csökkentheti az energiafogyasztást a versenytársakhoz képest, ami különösen előnyös a nagyszabású telepítéseknél [4]. Ez a hatékonyság nemcsak csökkenti a működési költségeket, hanem hozzájárul a fenntarthatóbb AI -megoldáshoz is.
Összefoglalva: Miközben a DeepSeek a helyszínen futtathat, költséghatékony lehet energiahatékony kialakításának és méretezhető infrastruktúrájának köszönhetően, a hardverbe és a folyamatos energiaköltségekbe történő kezdeti beruházás továbbra is jelentős. A helyszíni telepítés és a felhőalapú szolgáltatások közötti választás a konkrét szervezeti igényektől függ, ideértve az adatbiztonságot, a skálázhatósági követelményeket és a költségvetési korlátokat.
Idézetek:
[1] https://redresscompliance.com/10-reasons-hy-reepseek-hardware-andeology-is-lower-cost-than-other-ai-providers/
[2] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/deepseek-models-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/deepseeks-energy-conscened-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-premise-deployments