W ciągu ostatniego roku DeepSeek — chiński startup AI z siedzibą w Hangzhou — przebojem przebił się na światowe nagłówki, publikując wysokowydajne modele open‑weight, jednocześnie deklarując dramatycznie niższe koszty treningu niż konkurencja. To wywołało jedno proste, lecz brzemienne w skutki pytanie techniczne: czy DeepSeek używa sprzętu i oprogramowania NVIDIA? Krótka odpowiedź: tak — modele i usługi DeepSeek mają wyraźne powiązania ze sprzętem i oprogramowaniem NVIDIA na etapie treningu, wdrożenia i dystrybucji przez podmioty trzecie. Jednak historia jest bardziej złożona: relacja obejmuje wszystko — od GPU widocznych w logach treningowych po mikrousługi i pakiety NVIDII oraz opcje wdrożeń downstream — i współwystępuje z debatami o technikach algorytmicznych (np. destylacja i skalowanie), które zmieniły zapotrzebowanie na liczbę GPU.
Czym jest DeepSeek i dlaczego pytanie „kto go napędza” ma znaczenie?
DeepSeek to otwartoźródłowa rodzina dużych modeli językowych/rozumujących, która szybko zyskała rozgłos dzięki kombinacji sztuczek architektonicznych (destylacja/efektywność obliczeń w czasie wnioskowania) oraz śmiałych deklaracji wydajności. Publiczny kod i dokumentacja tej rodziny modeli zachęciły zewnętrznych deweloperów do szybkiej adopcji i eksperymentów, wywołując fale dyskusji na rynkach i wśród decydentów: czy czołówka AI pozostanie ściśle związana z drogimi, wysokowydajnymi GPU, czy też otworzy się na nowe, mniej sprzętochłonne podejścia.
Dlaczego pytanie o sprzęt ma znaczenie? Dla producentów układów (NVIDIA, AMD, tajwańskie odlewnie), dla dostawców chmury (AWS, Azure, Google Cloud) oraz dla decydentów architektura DeepSeek i praktyka jej wdrażania przesądzają o tym, jak duży popyt nadal będzie płynął na rynek GPU, czy kontrole eksportowe będą skuteczne oraz czy nowe projekty pamięci lub obliczeń mogą realnie podważyć pozycję obecnych liderów sprzętowych. Ostatnie doniesienia wiążące efektywność DeepSeek z mniejszym zapotrzebowaniem na GPU częściowo odpowiadają za wahania kursów akcji producentów układów AI i wywołały debatę, czy branża musi dalej kupować coraz większe farmy GPU.
Czy DeepSeek działa na GPU NVIDIA?
Krótka odpowiedź: Tak — DeepSeek może i faktycznie działa na GPU NVIDIA, a sama NVIDIA opublikowała benchmarki i optymalizacje skierowane do modeli DeepSeek. Dowody obejmują publiczne repozytorium DeepSeek i narzędzia downstream, które wprost wspierają sprzęt NVIDIA, a także benchmarki dostawcy pokazujące rekordową przepustowość wnioskowania na systemach NVIDIA.
W jaki sposób kod i narzędzia pokazują wsparcie dla NVIDIA?
Oficjalne repozytorium DeepSeek i powiązane łańcuchy narzędzi zawierają jednoznaczne odniesienia do backendów GPU zarówno NVIDIA, jak i innych. Rekomendacje dotyczące wnioskowania i narzędzia społecznościowe pokazują zgodność ze środowiskami uruchomieniowymi opartymi na CUDA, a tam gdzie to możliwe — wsparcie alternatyw (OpenCL/ROCm lub fallback na CPU). Obecność ścieżek optymalizacji i wskazówek w README dotyczących celów urządzeń CUDA stanowi bezpośredni dowód, że GPU NVIDIA są pierwszoplanowym celem wdrożeń dla praktyków uruchamiających modele DeepSeek.
Oficjalne stanowisko: klaster H800
Zgodnie z oficjalnym raportem technicznym DeepSeek, trening DeepSeek‑V3 przeprowadzono na klastrze złożonym z 2 048 GPU Nvidia H800. To istotne rozróżnienie. H800 to „zgodna z sankcjami” wersja potężnego H100 (architektura Hopper), zaprojektowana przez Nvidię specjalnie pod wymogi kontroli eksportu Departamentu Handlu USA dla Chin.
Choć H800 zachowuje tę samą surową moc obliczeniową (wydajność rdzeni tensorowych FP8/FP16) co H100, jego przepustowość połączeń (szybkość komunikacji między układami) jest znacząco ograniczona — do około 400 GB/s wobec 900 GB/s w H100. W ogromnych klastrach treningowych AI przepustowość ta bywa zwykle wąskim gardłem, co czyni osiągnięcie DeepSeek jeszcze bardziej zagadkowym i imponującym dla zachodnich obserwatorów.
Jak DeepSeek wyszkolił V3 tak efektywnie?
Najbardziej zdumiewającą liczbą z publikacji DeepSeek‑V3 nie są wyniki benchmarków, lecz koszt: 5,58 mln USD na trening. Dla porównania, koszt treningu GPT‑4 szacuje się na ponad 100 mln USD. Jak taka redukcja o rząd wielkości jest możliwa na „gorszym” sprzęcie H800?
Innowacja architektoniczna: Mixture‑of‑Experts (MoE)
DeepSeek wykorzystuje architekturę Mixture‑of‑Experts (MoE). W przeciwieństwie do modelu gęstego (np. Llama 3), w którym każdy parametr jest aktywny przy generowaniu każdego tokena, model MoE dzieli sieć na mniejszych „ekspertów”.
- Łączna liczba parametrów: 671 miliardów
- Aktywnych parametrów: 37 miliardów
Dla każdej porcji danych model tworzy dynamiczną ścieżkę, aktywując jedynie niewielki ułamek całej „mocy mózgu”. Radykalnie zmniejsza to liczbę wymaganych operacji zmiennoprzecinkowych (FLOPs), umożliwiając H800 szybsze przetwarzanie danych mimo ograniczeń przepustowości.
Przezwyciężenie wąskiego gardła przepustowości dzięki MLA
Aby zrekompensować ograniczoną szybkość połączeń w H800, DeepSeek wprowadził Multi‑head Latent Attention (MLA). Standardowe mechanizmy uwagi (buforowanie Key‑Value) zużywają ogromną przepustowość pamięci. MLA kompresuje pamięć podręczną Key‑Value (KV) do wektora latentnego, znacząco zmniejszając ślad pamięciowy i ilość danych, które trzeba przesyłać między GPU.
Ten wybór architektoniczny w praktyce sprytnie obchodzi ograniczenia sprzętowe. Wymagając mniejszego ruchu danych, wolniejsze połączenia H800 stają się mniej dotkliwą przeszkodą.
Komunikacja Dual‑Pipe i nakładanie operacji
Zespół inżynierski DeepSeek napisał własne jądra CUDA do zarządzania komunikacją. Wdrożyli strategię Dual‑Pipe, która perfekcyjnie nakłada obliczenia na komunikację. Gdy rdzenie GPU wykonują obliczenia, w tle już przesyłana jest kolejna porcja danych. Dzięki temu drogie rdzenie GPU nigdy bezczynnie nie czekają na dane, wyciskając z hardware’u każdą kroplę wydajności.
Czy na DeepSeek wpływają amerykańskie kontrole eksportowe?
Wymiar geopolityczny wykorzystania sprzętu przez DeepSeek jest równie złożony jak sama inżynieria.
„Zabawa w kotka i myszkę”
Rząd USA, w szczególności Departament Handlu, coraz mocniej zaciska pętlę na eksporcie układów AI do Chin. H800, którego używał DeepSeek, był legalny do zakupu w 2023 r., ale został później objęty zakazem w aktualizacjach kontroli eksportu pod koniec 2023 r.
To stawia DeepSeek w niepewnej sytuacji. Ich obecny klaster to prawdopodobnie „dziedziczony” zasób kupiony przed zakazem. Skalowanie pod przyszłe „DeepSeek‑V4” lub „V5” będzie znacząco trudniejsze, jeśli nie będą mogli legalnie pozyskać kolejnych układów Nvidii. To podsyciło pogłoski, że mogą rozglądać się za alternatywnymi łańcuchami dostaw lub krajowymi chińskimi chipami (np. serią Ascend Huaweia), choć Nvidia pozostaje złotym standardem stabilności treningu.
Dochodzenia rządu USA
USA aktywnie badają, czy DeepSeek nie obszedł kontroli, by zdobyć ograniczone chipy. Jeśli pojawią się dowody użycia nielegalnie pozyskanych H100, może to skutkować dotkliwymi sankcjami wobec firmy i jej dostawców. Jeśli jednak rzeczywiście osiągnęli tę wydajność na zgodnych H800, sugerowałoby to, że amerykańskie kontrole eksportowe są mniej skuteczne w spowalnianiu postępów chińskiej AI, niż zakładali decydenci — wymuszając rewizję strategii „blokady sprzętowej”.
Jakie są wymagania sprzętowe dla użytkowników?
Dla deweloperów i agregatorów API (jak CometAPI) sprzęt treningowy jest mniej istotny niż sprzęt do wnioskowania — ten, który jest potrzebny do uruchamiania modelu.
DeepSeek API vs. lokalne hostowanie
Ze względu na ogromny rozmiar DeepSeek‑V3 (671 mld parametrów) uruchomienie pełnego modelu lokalnie jest niemożliwe dla większości użytkowników. Wymaga około 1,5 TB VRAM w precyzji FP16 lub około 700 GB przy kwantyzacji 8‑bitowej. Oznacza to potrzebę węzła serwerowego z 8× H100 lub A100.
Natomiast wersje DeepSeek‑R1‑Distill (oparte na Llama i Qwen) są dużo mniejsze i można je uruchamiać na sprzęcie konsumenckim.
Kod: uruchamianie DeepSeek lokalnie
Poniżej profesjonalny przykład w Pythonie pokazujący, jak załadować skwantyzowaną wersję modelu zdestylowanego DeepSeek z użyciem biblioteki transformers. Zoptymalizowany pod maszynę z pojedynczą kartą Nvidia RTX 3090 lub 4090.
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}")
Kod: integracja DeepSeek API
Dla pełnego modelu 671B standardowym podejściem jest użycie API. API DeepSeek jest w pełni zgodne z OpenAI SDK, co ułatwia deweloperom płynną migrację.
Jeśli szukasz tańszego API Deepseek, CometAPI to dobra opcja.
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}")
Czy sukces DeepSeek zakończy monopol Nvidii?
To miliardowe pytanie, po którym kurs Nvidii spadł. Jeśli laboratorium potrafi uzyskać wyniki na poziomie SOTA na „ograniczonym” lub starszym sprzęcie dzięki sprytnemu oprogramowaniu (MoE, MLA), czy świat naprawdę musi wydawać biliony na najnowsze H100 i układy Blackwell?
Spór „oprogramowanie kontra sprzęt”
DeepSeek dowiódł, że optymalizacja oprogramowania może być realnym substytutem dla brutalnej siły surowego sprzętu. Optymalizując „współprojektowanie modelu i sprzętu”, osiągnęli lepsze wyniki niż konkurenci, którzy po prostu dorzucali więcej mocy obliczeniowej.
Jednak to nie oznacza końca Nvidii.
W rzeczywistości może to wręcz umocnić jej dominację. DeepSeek nadal korzystał z rdzeni CUDA Nvidii; używał ich po prostu efektywniej. „Fosa” Nvidii to nie tylko szybkość układu, ale ekosystem oprogramowania CUDA. Inżynierowie DeepSeek to mistrzowie CUDA, piszący niskopoziomowe jądra, aby obchodzić ograniczenia sprzętowe. To uzależnienie od stosu programowego Nvidii cementuje pozycję firmy, nawet jeśli liczba układów potrzebnych na model może nieco spaść dzięki zyskowi efektywności.
Wnioski
Najlepsza obecnie interpretacja publicznych informacji jest taka, że DeepSeek zarówno wykorzystywał GPU NVIDIA w istotny sposób (trening i wnioskowanie), jak i badał alternatywne krajowe opcje sprzętowe. NVIDIA zintegrowała modele DeepSeek z ekosystemem wnioskowania NIM i opublikowała deklaracje wydajności oraz narzędzia deweloperskie do efektywnego uruchamiania tych modeli na platformach NVIDIA. Próby pełnego przejścia na krajowe akceleratory ujawniają praktyczną trudność zastąpienia dojrzałego ekosystemu sprzętowo‑programowego z dnia na dzień: sam hardware nie wystarcza — równie decydujące są stos oprogramowania, połączenia i narzędzia klasy produkcyjnej
Deweloperzy mogą uzyskać dostęp do Deepseek API, takich jak Deepseek V3.2, poprzez CometAPI; najnowsze modele wymienione są na dzień publikacji artykułu. Na start poznaj możliwości modelu w Playground i zajrzyj do przewodnika po API po szczegółowe instrukcje. Przed dostępem upewnij się, że zalogowałeś/zalogowałaś się do CometAPI i uzyskałeś/uzyskałaś klucz API. CometAPI oferuje ceny znacznie niższe niż cena oficjalna, aby ułatwić integrację.
Korzystaj z CometAPI, aby uzyskać dostęp do modeli chatgpt — rozpocznij zakupy!
Gotowy(a), by zacząć?→ Zarejestruj się do deepseek API już dziś !
Jeśli chcesz poznać więcej porad, przewodników i nowości o AI, śledź nas na VK, X i Discord!