ค่าใช้จ่ายการใช้พลังงานที่มีศักยภาพสำหรับการใช้งานในสถานที่ลึก

1. ประสิทธิภาพการใช้พลังงานของฮาร์ดแวร์ Deepseek: Deepseek เป็นที่รู้จักสำหรับระบบประหยัดพลังงานซึ่งใช้พลังงานน้อยกว่าอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับผู้ให้บริการ AI รายอื่น ตัวอย่างเช่นเซิร์ฟเวอร์ Deepseek ใช้ประมาณ 1.2 kWh สำหรับปริมาณงานที่เข้มข้นในขณะที่ระบบที่คล้ายกันอาจใช้ได้สูงสุด 1.8 kWh [1] ประสิทธิภาพนี้สามารถนำไปสู่การประหยัดต้นทุนพลังงานโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับศูนย์ข้อมูลที่ทำงานอย่างต่อเนื่อง

2. ความสามารถในการปรับขนาดและการออกแบบแบบแยกส่วน: โครงสร้างพื้นฐานที่ปรับขนาดได้ของ Deepseek ช่วยให้ธุรกิจเริ่มต้นด้วยการตั้งค่าที่เล็กลงและขยายตามต้องการ วิธีการแบบแยกส่วนนี้ช่วยหลีกเลี่ยงการลงทุนล่วงหน้าที่ไม่จำเป็นในฮาร์ดแวร์ซึ่งสามารถลดการใช้พลังงานโดยรวมโดยมั่นใจว่าส่วนประกอบที่จำเป็นเท่านั้นที่ใช้พลังงาน [1] นอกจากนี้ความสามารถในการอัพเกรดส่วนประกอบแต่ละรายการเช่น GPU แทนที่จะเปลี่ยนระบบทั้งหมดสามารถลดการใช้พลังงานและค่าใช้จ่ายได้

3. การอนุมานและการฝึกอบรมที่ดีที่สุด: สถาปัตยกรรมของ Deepseek ซึ่งรวมถึงการผสมผสานของกรอบผู้เชี่ยวชาญ (MOE) และความสนใจแฝงหลายหัว (MLA), เพิ่มประสิทธิภาพการคำนวณในขณะที่ลดการใช้พลังงาน [6] การเพิ่มประสิทธิภาพนี้มีความสำคัญต่อการรักษาประสิทธิภาพสูงในขณะที่ลดการใช้พลังงานในระหว่างการฝึกอบรมและขั้นตอนการอนุมาน

4. ข้อกำหนดของฮาร์ดแวร์: การใช้งานแบบจำลอง Deepseek ต้องการทรัพยากรการคำนวณที่สำคัญรวมถึง GPU ระดับสูงและ RAM ที่สำคัญ ตัวอย่างเช่นการตั้งค่าที่มี CPU คู่ epyc และ RAM 384GB สามารถเรียกใช้ Deepseek บางรุ่นได้โดยไม่ต้องใช้ GPU แต่รุ่นที่ทรงพลังกว่าเช่น Deepseek-R1 ต้องการพลัง GPU ที่สำคัญ [8] [9] ค่าใช้จ่ายของฮาร์ดแวร์การเร่งความเร็ว AI สำหรับ Deepseek-R1 อาจอยู่ที่ประมาณ $ 250,000 และการใช้งานโมเดลดังกล่าวในสถานที่จะใช้พลังงานจำนวนมาก [9]

5. การเปรียบเทียบกับบริการคลาวด์: ในขณะที่ทำงานในสถานที่ Deepseek เสนอการควบคุมข้อมูลอย่างเต็มที่และสามารถประหยัดค่าใช้จ่ายในระยะยาวโดยใช้บริการคลาวด์เช่น Azure อาจเป็นทางเลือกที่มีค่าใช้จ่ายล่วงหน้าที่ต่ำกว่า อย่างไรก็ตามบริการคลาวด์มีค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานอย่างต่อเนื่องรวมถึงค่าใช้จ่ายด้านพลังงานที่ส่งผ่านทางอ้อมผ่านค่าธรรมเนียมการบริการ [9]

6. การลดการใช้พลังงาน: ประสิทธิภาพการใช้พลังงานของ Deepseek สามารถลดการใช้พลังงานได้ 50% ถึง 75% เมื่อเทียบกับคู่แข่งซึ่งเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการปรับใช้ขนาดใหญ่ [4] ประสิทธิภาพนี้ไม่เพียง แต่ช่วยลดต้นทุนการดำเนินงาน แต่ยังช่วยแก้ปัญหา AI ที่ยั่งยืนมากขึ้น

โดยสรุปในขณะที่การดำเนินงานในสถานที่ลึกของ Deepseek สามารถประหยัดค่าใช้จ่ายได้เนื่องจากการออกแบบที่ประหยัดพลังงานและโครงสร้างพื้นฐานที่ปรับขนาดได้การลงทุนเริ่มต้นในฮาร์ดแวร์และต้นทุนพลังงานอย่างต่อเนื่องยังคงมีความสำคัญ ตัวเลือกระหว่างการปรับใช้ในสถานที่และบริการคลาวด์ขึ้นอยู่กับความต้องการขององค์กรที่เฉพาะเจาะจงรวมถึงความปลอดภัยของข้อมูลความต้องการความสามารถในการปรับขนาดและข้อ จำกัด ด้านงบประมาณ

การอ้างอิง:
[1] https://redresscompliance.com/10-reasons-why-deepseek-hardware-and-technology-is-lower-post-than-ethan-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/
[4] https://www.rinnovabili.net/business/markets/deepseeks-energy-consumption-ais-75-power-power/
[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-deployments