🚀 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:
- Prefilling фаза: используется EP32. Каждый GPU получает 9 направляемых экспертов плюс 1 общего эксперта. Это позволяет снизить затраты на обработку данных.
- 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
Ширина: 1216 px
Высота: 1280 px
Соотношение сторон.: 19:20
Скачать

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
Ширина: 1216 px
Высота: 1280 px
Соотношение сторон.: 19:20
Скачать

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
Ширина: 1216 px
Высота: 1280 px
Соотношение сторон.: 19:20
Скачать
Вам также может понравиться






















