Deepseek'in şirket içi çalıştırılması, enerji tüketim maliyetlerini etkileyen çeşitli faktörleri içerir. İşte bu faktörlerin ayrıntılı bir dökümü ve bunların genel enerji masraflarına nasıl katkıda bulundukları:
1. Deepseek Donanımının Enerji Verimliliği: Deepseek, diğer AI sağlayıcılarına kıyasla önemli ölçüde daha az güç tüketen enerji tasarruflu sistemleriyle bilinir. Örneğin, Deepseek sunucuları yoğun iş yükleri için yaklaşık 1.2 kWh kullanırken, benzer sistemler 1.8 kWh'a kadar kullanabilir [1]. Bu verimlilik, özellikle sürekli çalışan veri merkezleri için enerji maliyetlerinde önemli tasarruflara yol açabilir.
2. Ölçeklenebilirlik ve Modüler Tasarım: Deepseek'in ölçeklenebilir altyapısı, işletmelerin daha küçük kurulumlarla başlamasını ve gerektiğinde genişlemesini sağlar. Bu modüler yaklaşım, sadece gerekli bileşenlerin güçlendirilmesini sağlayarak genel enerji tüketimini de azaltabilen donanımdaki gereksiz ön yatırımlardan kaçınmaya yardımcı olur [1]. Ayrıca, tüm sistemleri değiştirmek yerine GPU'lar gibi bireysel bileşenleri yükseltme yeteneği, enerji kullanımını ve maliyetlerini daha da azaltabilir.
3. Optimize edilmiş çıkarım ve eğitim: Uzmanlar (MOE) çerçevesi ve çok başlı gizli dikkat (MLA) karışımını içeren Deepseek'in mimarisi, güç tüketimini azaltırken hesaplama performansını optimize eder [6]. Bu optimizasyon, hem eğitim hem de çıkarım aşamaları sırasında enerji kullanımını en aza indirirken yüksek performansı korumak için çok önemlidir.
4. Donanım Gereksinimleri: Deepseek modellerini çalıştırmak, üst düzey GPU'lar ve önemli RAM dahil olmak üzere önemli hesaplama kaynakları gerektirir. Örneğin, çift EPYC CPU ve 384GB RAM içeren bir kurulum, Deepseek'in belirli sürümlerini GPU olmadan çalıştırabilir, ancak Deepseek-R1 gibi daha güçlü modeller önemli GPU gücü gerektirir [8] [9]. Deepseek-R1 için AI hızlanma donanımının maliyeti 250.000 dolar olabilir ve bu tür modellerin çalıştırılması önemli enerji tüketecektir [9].
5. Bulut hizmetleriyle karşılaştırma: Deepseek'i çalıştırmak, veriler üzerinde tam kontrol sunar ve uzun vadede uygun maliyetli olabilir, Azure gibi bulut hizmetlerini kullanmak potansiyel olarak daha düşük ön maliyetlerle bir alternatif sağlayabilir. Bununla birlikte, bulut hizmetleri, hizmet ücretleri yoluyla dolaylı olarak aktarılan enerji maliyetleri de dahil olmak üzere devam eden operasyonel giderlere maruz kalmaktadır [9].
6. Enerji tüketiminin azaltılması: Deepseek'in enerji verimliliği, özellikle büyük ölçekli dağıtımlar için faydalı olan rakiplere kıyasla güç tüketimini% 50 ila% 75 azaltabilir [4]. Bu verimlilik sadece operasyonel maliyetleri düşürmekle kalmaz, aynı zamanda daha sürdürülebilir bir AI çözümüne de katkıda bulunur.
Özetle, Deepseek'i şirket içi çalıştırmak, enerji tasarruflu tasarımı ve ölçeklenebilir altyapı nedeniyle uygun maliyetli olabilirken, donanım ve devam eden enerji maliyetlerine ilk yatırım önemlidir. Şirket içi dağıtım ve bulut hizmetleri arasındaki seçim, veri güvenliği, ölçeklenebilirlik gereksinimleri ve bütçe kısıtlamaları dahil olmak üzere belirli organizasyonel ihtiyaçlara bağlıdır.
Alıntılar:
[1] https://redresscompliance.com/10-reasons-why-deepseek-hardware-and-technology-is-lower-cost-than-other-i-providers/
[2] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/deepseek-models-inimum-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-seis-75-power-cut/
[5] https://www.reddit.com/r/localllm/comments/1i6j3iH/HOW_TO_INSTALL_DEEPSEEK_WHE_MODELS_AND//
[6] https://www.n-ix.com/deepseek-splained/
[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-ballenges-for-on-premise-deployments