بازه ۲۴ ساعت رو در نظر بگیریم:
بیشترین تعداد نود مشغول: ۲۷۸ نود (هر نود دارای ۸ کارت H800 هست)
میانگین استفاده از نودها: ۲۲۶.۷۵ نود در هر لحظه
هزینه اجاره سختافزار: با فرض ۲ دلار در ساعت برای هر GPU، هزینه کل برابر با ۸۷,۰۷۲ دلار در روزه
این آمار نشون میده که DeepSeek بهطور مؤثری از منابع سختافزاری استفاده کرده و با کاهش نودها در زمانهای کمبار، هزینه ها رو مدیریت می کنه.
تعداد کل توکنهای ورودی: ۶۰۸ میلیارد توکن
از این مقدار، ۵۶.۳٪ (۳۴۲ میلیارد توکن) در کش دیسک (on-disk KV cache) پردازش شده که نشون دهنده استفاده مؤثر از کش برای کاهش هزینههای پردازشه!
تعداد کل توکنهای خروجی: ۱۶۸ میلیارد توکن
سرعت تولید خروجی: ۲۰ تا ۲۲ توکن در ثانیه
میانگین طول KV cache برای هر توکن خروجی: ۴,۹۸۹ توکن
توان پردازشی هر نود H800:
در مرحله prefill (ورودی اولیه): ۷۳.۷ هزار توکن در ثانیه (با احتساب کش)
در مرحله decoding (تولید خروجی): ۱۴.۸ هزار توکن در ثانیه
این دادهها نشون میدن که مدل DeepSeek-V3/R1 توان پردازش بسیار بالایی داره و با بهینهسازی کش، بهره وری پردازش رو افزایش داده!
ادامه داره...
Post #3932
3.19K
Tensorflow(@CVision) سم آلتمن قبلا هم به این موضع اشاره کرده بود که OpenAI به لحاظ حاشیه سود در مضیقه قرار داره جا داره یه نگاه به مدل درآمدی deepseek بندازیم! بیایم عملکرد و هزینههای سرویس استنتاج مدلهای DeepSeek-V3 و R1 مورد بررسی قرار بدیم، تحلیلی شامل بررسی سختافزار، بهرهوری،…
- 👍 11
- ❤ 1