🚀 Открытие Оптимизации: DeepSeek-V3/R1 - Инференс Системы Будущего!

В мире технологий, где каждый день появляются новые прорывы, DeepSeek с гордостью представил свой детальный обзор инференс системы для моделей DeepSeek-V3/R1, подняв акцент на архитектурные инновации и экономическую эффективность, неожиданно высокие для этой отрасли.

Впечатляющие Финансовые Показатели

Первое, что бросается в глаза — это величественные финансовые результаты. Модель DeepSeq R1 генерирует порядка $560 000 дохода ежедневно, при этом затраты на использование графических процессоров (GPU) не превышают $87 000. Это блестящая рентабельность в 545%! При таких устойчивых доходах можно только представить, как теоретическая годовая выручка перешагнёт $200 миллионов.

В отличие от гигантов индустрии, таких как OpenAI, инвестирующих миллиарды в обучение своих систем на мощных чипах NVIDIA H100, DeepSeek показывает, что меньшие инвестиции могут приводить к большим результатам. Обучение своих моделей обошлось компании всего в менее $6 миллионов. Эта разница в затратах подчеркивает, насколько уникальным является подход DeepSeek.

Непревзойденные Показатели За 24 Часа

Результаты за прошедшие 24 часа впечатляют:

  • Входные токены: 608 миллиардов (с 56.3% кэш-хит рейтом)
  • Выходные токены: 168 миллиардов при скорости 20–22 токена в секунду

Эти цифры показывают разительный контраст с американскими конкурентыми, которые, несмотря на свои огромные вложения, все еще работают в убыток. Как же DeepSeek достигает таких показателей?

Архитектурные Инновации и Оптимизация

Высокая доходность DeepSeek-V3/R1 достигается за счет оптимизированного распределения вычислений и продуманной архитектуры. В этой системе используется Cross-node Expert Parallelism (EP) — метод, позволяющий разделять модель между несколькими GPU-узлами. Каждый узел обрабатывает лишь часть модели, что:

  • Уменьшает нагрузку на память GPU.
  • Увеличивает размер батча.
  • Позволяет равномерно распределять нагрузку, минимизируя простои.

Благодаря этому решению заметно ускоряются вычисления и снижаются задержки — ключевые факторы в быстром предоставлении ответов.

Двухфазная Стратегия Инференса

В DeepSeek-V3/R1 применима двухфазная стратегия инференса, которая включает:

  1. Prefilling фаза: используется EP32. Каждый GPU получает 9 направляемых экспертов плюс 1 общего эксперта. Это позволяет снизить затраты на обработку данных.
  2. Decoding фаза: здесь действует EP144, перераспределяющий нагрузку с помощью 2 направляемых экспертов и 1 общего эксперта на каждый GPU, обеспечивая баланс между производительностью и качеством ответов.

Результаты для каждой фазы также впечатляют:

  • ~73.7k токенов/с для prefilling.
  • ~14.8k токенов/с на декодинг для одного узла H800.

Данные за 24 часа подтверждают эффективность работы:

  • Входные токены: 608 миллиардов (с 56.3% кэш-хит рейтом)
  • Выходные токены: 168 миллиардов при скорости 20–22 токена/с

Заключительные Мысли

Таким образом, DeepSeek демонстрирует, что возможно достигнуть значительных успехов в области ИИ и обработки данных не только за счет огромных финансовых вложений, но также благодаря инновационной архитектуре и стратегическому подходу к оптимизации. Это вызывает интерес и задаёт параметры, на которые стоит ориентироваться всей отрасли. Мы с нетерпением ждем дальнейших новостей от DeepSeek, ведь за этой компанией явно стоит следить!

🔗 Узнайте больше: клик

@ai_machinelearning_big_data

#AI #DeepLearning #DeepSeek #ml #

Инновационный инференс DeepSeek-V3/R1: экономическая эффективность и архитектурные решения ver 0
Инновационный инференс DeepSeek-V3/R1: экономическая эффективность и архитектурные решения ver 0
Ширина: 1216 px
Высота: 1280 px
Соотношение сторон.: 19:20

Скачать
Инновационный инференс DeepSeek-V3/R1: экономическая эффективность и архитектурные решения ver 1
Инновационный инференс DeepSeek-V3/R1: экономическая эффективность и архитектурные решения ver 1
Ширина: 1216 px
Высота: 1280 px
Соотношение сторон.: 19:20

Скачать
Инновационный инференс DeepSeek-V3/R1: экономическая эффективность и архитектурные решения ver 2
Инновационный инференс DeepSeek-V3/R1: экономическая эффективность и архитектурные решения ver 2
Ширина: 1216 px
Высота: 1280 px
Соотношение сторон.: 19:20

Скачать
Инновационный инференс DeepSeek-V3/R1: экономическая эффективность и архитектурные решения ver 3
Инновационный инференс DeepSeek-V3/R1: экономическая эффективность и архитектурные решения ver 3
Ширина: 1216 px
Высота: 1280 px
Соотношение сторон.: 19:20

Скачать
Инновационный инференс DeepSeek-V3/R1: экономическая эффективность и архитектурные решения ver 4
Инновационный инференс DeepSeek-V3/R1: экономическая эффективность и архитектурные решения ver 4
Ширина: 1216 px
Высота: 1280 px
Соотношение сторон.: 19:20

Скачать
Теги.: AIDeepLearningMachineLearningOptimizationInferenceSystems
28 1 месяц назад


Обсуждение (0)

Войдите, чтобы оставить комментарий

Пока нет комментариев!



Вам также может понравиться

Сенсация! Ура! Новенький отчет AI Index 2025 уже в нашем распоряжении! 🌟 Это потрясающее событие, которое открывает перед нами двери в мир самых свежих данных и тенденций в области искусственного интеллекта. В отчет вошли уникальные исследования, впечатляющие аналитические выводы и прогнозы, которые перевернут ваше представление о... Читать далее