Өткен жылы Hangzhou қаласында орналасқан қытайлық AI стартапы DeepSeek жоғары өнімді ашық салмақты модельдерді шығарып, бәсекелестерге қарағанда оқыту құнын айтарлықтай төмен деп мәлімдеп, жаһандық ақпарат тақырыптарына шықты. Бұл бір қарапайым, бірақ маңызды техникалық сұрақты тудырды: DeepSeek NVIDIA аппараттық және бағдарламалық жасақтамасын қолдана ма? Қысқа жауап: иә — DeepSeek-тің модельдері мен қызметтері оқыту, орналастыру және үшінші тарап арқылы тарату бойынша NVIDIA аппараттық және бағдарламалық жасақтамасымен айқын байланысты. Бірақ оқиғаның қыр-сыры бар: бұл байланыс оқыту журналдарында көрсетілген GPU-лардан бастап NVIDIA-ның микросервис қаптамасына және төменгі деңгейдегі орналастыру опцияларына дейін созылады, әрі қанша GPU қажет болатынын өзгертетін алгоритмдік тәсілдер (мысалы, дистилляция және масштабтау) туралы пікірталастармен қатар жүреді.
DeepSeek деген не және «оған қуат беретін кім» деген сұрақтың маңызы неде?
DeepSeek — үлкен тілдік/ойлау модельдерінің ашық бастапқы коды бар отбасы, ол архитектуралық айлалардың (дистилляция/«инференс уақыты» есептік тиімділігі) және батыл өнімділік мәлімдемелерінің үйлесімі арқылы тез танымал болды. Жобаның жария коды мен құжаттамасы үшінші тарап әзірлеушілерінің жылдам қолдануы мен тәжірибе жасауын ынталандырды, бұл нарықтарда және саясат алаңдарында алдыңғы қатардағы AI қымбат, жоғары өнімді GPU-ларға тығыз тәуелді күйінде қала ма, әлде аппаратқа азырақ тәуелді жаңа тәсілдерге есік ашыла ма деген толқын туғызды.
Аппараттық сұрақ неге маңызды? Чип жеткізушілері (NVIDIA, AMD, Тайвань құю зауыттары), бұлт провайдерлері (AWS, Azure, Google Cloud) және саясаткерлер үшін DeepSeek архитектурасы мен оны іске асырудың практикалық аспектілері GPU нарығына сұраныстың қаншалықты жалғасатынын, экспорттық бақылаулардың әсерін, сондай-ақ жаңа жад немесе есептеу дизайндарының қазіргі аппараттық алпауыттарды елеулі түрде ығыстыра ала ма, соны айқындайды. DeepSeek тиімділігін төмендеу GPU қажеттілігімен байланыстыратын жуырдағы репортинг AI чип өндірушілерінің акцияларындағы құбылмалылыққа ішінара себеп болды және индустрия міндетті түрде барған сайын үлкен GPU фермаларын сатып алуды жалғастыруы керек пе деген талқылауды күшейтті.
DeepSeek NVIDIA GPU-ларында жұмыс істей ме?
Қысқа жауап: иә — DeepSeek NVIDIA GPU-ларында жұмыс істей алады әрі нақты жұмыс істейді, және NVIDIA-ның өзі DeepSeek модельдеріне бағытталған бенчмарктер мен оңтайландыруларды жариялады. Дәлелдерге DeepSeek-тің ашық репозиторийі мен NVIDIA аппаратын айқын қолдайтын кейінгі жақтағы фреймворктер, сондай-ақ NVIDIA жүйелерінде рекордтық инференс өткізу қабілетін көрсететін вендор бенчмарктері кіреді.
Код пен құралдар NVIDIA қолдауын қалай көрсетеді?
DeepSeek-тің ресми репозиториясы және қолдаушы құрал тізбегі NVIDIA және бей-NVIDIA GPU артқы жақтарына сілтемелерді ашық қамтиды. Жобаның инференс бойынша ұсыныстары мен қауымдастық құралдары CUDA-негізді рантаймдармен үйлесімділікті көрсетеді, сонымен қатар мүмкін болған жерде баламаларды (OpenCL/ROCm немесе CPU-ға қайту) да қолдайды. CUDA құрылғыларына арналған мақсаттарға қатысты оңтайландыру жолдары мен README-нұсқаулықтардың болуы DeepSeek модельдерін іске қосатын практиктер үшін NVIDIA GPU-лары бірінші дәрежелі орналастыру нысанасы екенін тікелей дәлелдейді.
Ресми ұстаным: H800 кластері
DeepSeek-тің ресми техникалық есебіне сәйкес, DeepSeek-V3 оқытуы 2,048 Nvidia H800 GPU-ларынан тұратын кластерде жүргізілген. Бұл маңызды айырма. H800 — қуатты H100-дың (Hopper архитектурасы) Қытайға арналған АҚШ Сауда министрлігінің экспорттық бақылауларына сай болатындай арнайы жасалған «санкцияларға сай» нұсқасы.
H800 H100-дың сол шикі есептік қуатын (FP8/FP16 тензорлық ядро өнімділігі) сақтаса да, оның арабайланыс өткізу қабілеті (чиптердің бір-бірімен байланысу жылдамдығы) едәуір шектелген — шамамен 400 GB/s, H100-дың 900 GB/s-ымен салыстырғанда. Ауқымды AI оқыту кластерлерінде бұл өткізу қабілеті әдетте тар орынға айналады, бұл DeepSeek жетістігін Батыс бақылаушылар үшін тіптен жұмбақ әрі әсерлі ете түседі.
DeepSeek V3-ті қалайша соншалықты тиімді оқытты?
DeepSeek-V3 релизіндегі ең таңғаларлық статистика — бенчмарк ұпайлары емес, оның құны: оқыту шығыны $5.58 million. Салыстыру үшін, GPT-4 оқыту құны $100 million-нан жоғары деп бағаланады. «Көне» H800 аппаратында осындай шамадағы қысқарту қалай мүмкін болды?
Архитектуралық инновация: Mixture-of-Experts (MoE)
DeepSeek MoE (Mixture-of-Experts) архитектурасын қолданады. Тығыз модельдерден (мысалы, Llama 3) айырмашылығы, онда әрбір тізбекте әрбір параметр белсенді болмайды, MoE желіні «сарапшыларға» бөледі.
- Жалпы параметрлер: 671 миллиард
- Белсенді параметрлер: 37 миллиард
Әрбір өңделген дерек бөлігі үшін модель динамикалық маршрут құрып, жалпы есептік «ми қуатының» тек өте аз бөлігін ғана белсендіреді. Бұл қажетті FLOP-тарды барынша қысқартып, H800-дердің арабайланыс шектеулеріне қарамастан деректерді жылдамырақ өңдеуге мүмкіндік береді.
MLA арқылы өткізу қабілетіндегі тар орыннан өту
H800-дің шектелген арабайланыс жылдамдығын өтеу үшін DeepSeek Multi-head Latent Attention (MLA) енгізді. Стандартты «назар» механизмдері (Key-Value кэштеуі) жад өткізу қабілетін өте көп тұтынады. MLA осы Key-Value (KV) кэшін латентті векторға дейін сығады, бұл жад ізін және GPU-лар арасында тасымалдануы тиіс дерек көлемін айтарлықтай азайтады.
Бұл архитектуралық таңдау аппараттық шектеулерді «хактайды». Дерек қозғалысы азайғандықтан, H800-дің баяу арабайланысы әлсіз тұс болудан қалады.
Dual-Pipe коммуникациясы және қабаттастыру
DeepSeek инженерлік тобы коммуникацияны басқару үшін арнайы CUDA кернелдерін жазды. Олар есептеуді коммуникациямен мінсіз қабаттастыратын Dual-Pipe стратегиясын енгізді. GPU өзектері сандарды «шауып» жатқанда (есептеу), келесі дерек партиясы фондық режимде бұрыннан тасымалданып жатады (коммуникация). Бұл қымбат GPU өзектерінің дерек күтумен бос тұрмауын қамтамасыз етіп, аппараттың әрбір тамшы өнімділігін сығып алуға мүмкіндік береді.
DeepSeek АҚШ экспорттық бақылауларынан зардап шеге ме?
Геосаяси өлшемі инженериясындай күрделі.
«Мысық пен тышқан» ойыны
АҚШ үкіметі, нақтырақ айтқанда Сауда министрлігі, Қытайға AI чип экспортын барған сайын қатаңдатып келеді. DeepSeek қолданған H800 2023 жылы сатып алуға заңды болса, 2023 жылдың соңы жаңартуларында тыйым салынған.
Бұл DeepSeek-ті екіұдай жағдайда қалдырады. Олардың қазіргі кластері, үлкен ықтималдықпен, тыйымға дейін сатып алынған «мұралық» актив. Егер олар көбірек Nvidia кремнийін заңды түрде ала алмаса, болашақ «DeepSeek-V4» немесе «V5»-ті ауқымдау айтарлықтай қиындайды. Осыған байланысты балама жеткізу тізбектерін немесе отандық қытайлық чиптерді (мысалы, Huawei-дің Ascend сериясы) қарастырып жатыр деген сыбыс күшейді, дегенмен оқытудың тұрақтылығы бойынша Nvidia әлі де алтын стандарт саналады.
АҚШ үкіметінің тергеулері
АҚШ DeepSeek шектеулі чиптерге рұқсатты айналып өтіп қол жеткізді ме, соны белсенді тексеріп жатыр. Егер олардың рұқсатсыз алынған H100-дарды пайдаланғаны анықталса, компания мен жеткізушілеріне ауыр санкциялар салынуы мүмкін. Алайда, егер олар бұл өнімділікке шынымен де рұқсатты H800-дермен жеткен болса, онда АҚШ экспорттық бақылаулары саясаткерлер күткендей Қытайдың AI ілгерілеуін баяулата алмайтынын меңзейді — «аппараттық блокада» стратегиясын қайта ойландыруға мәжбүр етуі ықтимал.
Пайдаланушыларға арналған аппараттық талаптар қандай?
Әзірлеушілер мен API агрегаторлары (мысалы, CometAPI) үшін оқытуға арналған аппараттан гөрі инференс аппараты — модельді іске қосу үшін не қажет — маңыздырақ.
DeepSeek API және жергілікті хостинг
DeepSeek-V3-тің (671B параметр) орасан үлкен өлшемі салдарынан оны толықтай жергілікті іске қосу тұтынушылардың басым бөлігі үшін мүмкін емес. FP16 дәлдігінде шамамен 1.5 TB VRAM, ал 8-бит кванттауда шамамен 700 GB қажет. Бұл 8x H100 немесе A100 сервер торабын талап етеді.
Ал DeepSeek-R1-Distill нұсқалары (Llama және Qwen негізінде) әлдеқайда кіші және тұтынушылық аппаратта жұмыс істей алады.
Код: DeepSeek-ті жергілікті іске қосу
Төменде бір Nvidia RTX 3090 немесе 4090 бар машинаға оңтайландырылған, transformers кітапханасын пайдаланып, DeepSeek-дистилляцияланған модельдің квантталған нұсқасын жүктеудің кәсіби Python мысалы берілген.
python
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# Configuration for 4-bit quantization to fit on consumer GPUs
# Requires 'bitsandbytes' and 'accelerate' libraries
model_name = "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B"
print(f"Loading {model_name} with 4-bit quantization...")
try:
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
torch_dtype=torch.float16,
device_map="auto",
load_in_4bit=True, # 4-bit quantization for memory efficiency
bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16
)
print("Model loaded successfully.")
# Example Inference Function
def generate_thought(prompt):
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(
**inputs,
max_new_tokens=512,
temperature=0.6,
top_p=0.9
)
return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
# Test the model
user_query = "Explain the significance of FP8 training in AI."
response = generate_thought(user_query)
print("\n--- Model Response ---\n")
print(response)
except Exception as e:
print(f"An error occurred: {e}")
Код: DeepSeek API-ін біріктіру
Толық 671B модель үшін API пайдалану — стандартты тәсіл. DeepSeek API OpenAI SDK-мен толық үйлесімді, бұл әзірлеушілер үшін көшу процесін жеңілдетеді.
Егер сіз арзанырақ Deepseek API іздесеңіз, онда CometAPI — жақсы нұсқа.
from openai import OpenAI
import os
# Initialize the client with DeepSeek's base URL and your API key
# Ensure DEEPSEEK_API_KEY is set in your environment variables
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("cometapi_API_KEY"),
base_url="https://api.cometapi.com"
)
def query_deepseek_reasoner(prompt):
"""
Queries the DeepSeek-R1 (Reasoner) model.
Note: The reasoner model outputs a 'Chain of Thought' before the final answer.
[...](asc_slot://start-slot-15)"""
try:
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-reasoner", # Specific model tag for R1
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful AI expert."},
{"role": "user", "content": prompt},
],
stream=False
)
# Extracting the reasoning content (if available) and the final content
reasoning = response.choices[0].message.reasoning_content
answer = response.choices[0].message.content
return reasoning, answer
except Exception as e:
return None, f"API Error: {e}"
# Example Usage
prompt_text = "Analyze the trade-offs between H100 and H800 GPUs for MoE models."
chain_of_thought, final_answer = query_deepseek_reasoner(prompt_text)
print(f"--- Chain of Thought ---\n{chain_of_thought[:500]}...\n") # Preview first 500 chars
print(f"--- Final Answer ---\n{final_answer}")
DeepSeek-тің табысы Nvidia монополиясын аяқтай ма?
Бұл — Nvidia акцияларының төмендеуіне себеп болған миллиардтаған долларлық сұрақ. Егер зертхана «шектелген» немесе ескі аппаратта ақылды софтпен (MoE, MLA) алдыңғы қатар нәтижелерге қол жеткізе алса, әлемге шынымен ең жаңа H100 мен Blackwell чиптеріне триллиондар жұмсау қажет пе?
«Бағдарламалық жасақтама vs. Аппараттық» талқысы
DeepSeek бағдарламалық оңтайландыру шикі аппараттық «күш қолданудың» орнын баса алатынын дәлелдеді. «Модель-Аппарат бірлескен жобалау» арқылы олар тек көбірек есептеу қуатын «лақтыра» салған бәсекелестерден жақсырақ нәтижелерге жетті.
Дегенмен, бұл Nvidia-ның соңы дегенді білдірмейді.
Керісінше, бұл олардың үстемдігін нығайтуы мүмкін. DeepSeek бәрібір Nvidia-ның CUDA өзектерін қолданды; оларды тек әлдеқайда тиімді пайдаланды. Nvidia-ның «қорғаны» чиптің жылдамдығында ғана емес, сонымен қатар CUDA бағдарламалық экжүйесінде жатыр. DeepSeek инженерлері аппараттық шектеулерді айналып өтетін төмен деңгейлі кернелдерді жаза алатын CUDA шеберлері. Бұл Nvidia-ның бағдарламалық стегіне тәуелділік компанияның позициясын бекіте түседі, тіпті тиімділіктің артуы әр модельге қажет чиптер санын сәл азайтса да.
Қорытынды
Қоғам алдындағы қолжетімді жазбалардың ең қисынды оқылымы мынау: DeepSeek NVIDIA GPU-ларын мәнді түрде қолданды (оқыту және инференс) және баламалы отандық аппараттық опцияларды да зерттеді. NVIDIA DeepSeek модельдерін өздерінің NIM инференс экожүйесіне кіріктіріп, бұл модельдерді NVIDIA платформаларында тиімді іске қосудың өнімділік мәлімдемелері мен әзірлеуші құралдарын жариялады. Толығымен отандық акселераторларға көшу талпыныстары жетілген аппараттық-бағдарламалық экожүйені бір сәтте алмастырудың қаншалықты қиын екенін көрсетеді: тек аппарат жеткіліксіз — бағдарламалық стек, арабайланыс және өндірістік деңгейдегі құралдар дәл сондай шешуші.
Әзірлеушілер CometAPI арқылы Deepseek V3.2 секілді Deepseek API-ларға қол жеткізе алады, мақала жарияланған сәтте ең жаңа модельдер тізімі берілген. Бастау үшін модельдің мүмкіндіктерін Playground-та зерттеп, егжей-тегжейлі нұсқаулар үшін API нұсқаулығын қараңыз. Қол жеткізу алдында CometAPI-ге кіріп, API кілтін алғаныңызға көз жеткізіңіз. CometAPI интеграцияға көмектесу үшін ресми бағадан әлдеқайда төмен баға ұсынады.
CometAPI арқылы chatgpt модельдеріне қол жеткізіп, сауда жасауды бастаңыз!
Дайынсыз ба?→ Sign up for deepseek API today !
AI бойынша көбірек кеңес, нұсқаулық және жаңалықтар білгіңіз келсе, бізге VK, X және Discord желілерінде жазылыңыз!