ตลอดปีที่ผ่านมา DeepSeek — สตาร์ทอัพ AI สัญชาติจีนที่ตั้งอยู่ในหางโจว — ปรากฏบนพาดหัวข่าวทั่วโลกด้วยการเปิดตัวโมเดล open-weight ประสิทธิภาพสูง พร้อมอ้างถึงต้นทุนการเทรนที่ต่ำกว่าคู่แข่งอย่างมาก นั่นนำไปสู่คำถามทางเทคนิคที่เรียบง่ายแต่สำคัญ: DeepSeek ใช้ฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ของ NVIDIA หรือไม่? คำตอบสั้นๆ: ใช่ — โมเดลและบริการของ DeepSeek มีความเชื่อมโยงอย่างชัดเจนกับฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ของ NVIDIA ครอบคลุมทั้งการเทรน การปรับใช้ และการจัดจำหน่ายผ่านบุคคลที่สาม แต่เรื่องนี้มีรายละเอียดซับซ้อน: ความสัมพันธ์ครอบคลุมตั้งแต่ GPU ที่ปรากฏในล็อกการเทรนไปจนถึงการแพ็กเกจไมโครเซอร์วิสของ NVIDIA และตัวเลือกการปรับใช้ปลายน้ำ ขณะเดียวกันก็ตั้งอยู่เคียงข้างกับข้อถกเถียงเรื่องเทคนิคเชิงอัลกอริทึม (เช่น distillation และ scaling) ที่เปลี่ยนจำนวน GPU ที่จำเป็น
DeepSeek คืออะไร และทำไมคำถาม "ใครเป็นผู้ขับเคลื่อนมัน" จึงสำคัญ?
DeepSeek คือครอบครัวโมเดลภาษาขนาดใหญ่/ให้เหตุผลแบบโอเพ่นซอร์สที่ไต่ขึ้นสู่สาธารณะอย่างรวดเร็ว ด้วยการผสานทริกเชิงสถาปัตยกรรม (distillation/ประสิทธิภาพการคำนวณช่วงอินเฟอเรนซ์) และการอ้างประสิทธิภาพที่ดุดัน โค้ดและเอกสารสาธารณะของโมเดลนี้กระตุ้นให้เกิดการยอมรับและทดลองใช้อย่างรวดเร็วจากนักพัฒนาภายนอก สร้างแรงสั่นสะเทือนไปทั่วตลาดและแวดวงนโยบายเกี่ยวกับว่าแนวหน้าของ AI จะยังคงผูกติดกับ GPU ประสิทธิภาพสูงราคาแพง หรือเปิดทางสู่แนวทางใหม่ที่ใช้งานฮาร์ดแวร์น้อยลง
ทำไมคำถามเรื่องฮาร์ดแวร์จึงสำคัญ? สำหรับผู้ผลิตชิป (NVIDIA, AMD, โรงหล่อชิปในไต้หวัน) ผู้ให้บริการคลาวด์ (AWS, Azure, Google Cloud) และผู้กำหนดนโยบาย สถาปัตยกรรมของ DeepSeek และรายละเอียดปฏิบัติในการปรับใช้งาน จะเป็นตัวกำหนดว่าความต้องการจะยังหลั่งไหลสู่ตลาด GPU มากน้อยเพียงใด มาตรการควบคุมการส่งออกจะได้ผลไหม และการออกแบบหน่วยความจำหรือการประมวลผลแบบใหม่สามารถเบียดผู้ครองตลาดฮาร์ดแวร์ปัจจุบันได้จริงหรือไม่ รายงานล่าสุดที่เชื่อมโยงประสิทธิภาพของ DeepSeek เข้ากับความต้องการ GPU ที่ลดลง เป็นส่วนหนึ่งที่ทำให้ราคาหุ้นของผู้ผลิตชิป AI ผันผวน และจุดชนวนการถกเถียงว่าอุตสาหกรรมจำเป็นต้องซื้อฟาร์ม GPU ที่ใหญ่ขึ้นเรื่อยๆ ต่อไปหรือไม่
DeepSeek ทำงานบน GPU ของ NVIDIA หรือไม่?
คำตอบสั้นๆ: ใช่ — DeepSeek สามารถและมีการรันบน GPU ของ NVIDIA และตัว NVIDIA เองก็เผยแพร่เบนช์มาร์กและการปรับแต่งที่เจาะจงกับโมเดลของ DeepSeek หลักฐานรวมถึงรีโปสาธารณะของ DeepSeek และเฟรมเวิร์กปลายน้ำที่รองรับฮาร์ดแวร์ของ NVIDIA อย่างชัดเจน ตลอดจนเบนช์มาร์กจากผู้ผลิตที่แสดงผลลัพธ์การประมวลผลอินเฟอเรนซ์ระดับสถิติบนระบบของ NVIDIA
โค้ดและเครื่องมือบ่งชี้การรองรับ NVIDIA อย่างไร?
รีโพอย่างเป็นทางการของ DeepSeek และชุดเครื่องมือสนับสนุนอ้างอิงไปยังแบ็กเอนด์ GPU ทั้งของ NVIDIA และนอกค่าย NVIDIA คำแนะนำด้านอินเฟอเรนซ์และเครื่องมือในชุมชนแสดงความเข้ากันได้กับรันไทม์ที่ใช้ CUDA พร้อมรองรับทางเลือกอื่น (OpenCL/ROCm หรือสำรองไปยัง CPU) เมื่อเป็นไปได้ การมีอยู่ของเส้นทางการปรับแต่งและคำแนะนำใน README สำหรับอุปกรณ์เป้าหมายแบบ CUDA เป็นหลักฐานโดยตรงว่า GPU ของ NVIDIA เป็นเป้าหมายการปรับใช้ระดับหนึ่งสำหรับผู้ปฏิบัติที่รันโมเดลของ DeepSeek
จุดยืนอย่างเป็นทางการ: คลัสเตอร์ H800
ตามรายงานเทคนิคอย่างเป็นทางการของ DeepSeek การเทรน DeepSeek-V3 ทำบนคลัสเตอร์ที่มี Nvidia H800 GPU จำนวน 2,048 ตัว นี่คือจุดที่สำคัญ H800 เป็นรุ่นที่ “สอดคล้องกับมาตรการคว่ำบาตร” ของ H100 (สถาปัตยกรรม Hopper) ซึ่ง NVIDIA ออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อให้สอดรับกับมาตรการควบคุมการส่งออกของกระทรวงพาณิชย์สหรัฐฯ สำหรับจีน
แม้ H800 จะคงกำลังประมวลผลดิบ (ประสิทธิภาพ tensor core แบบ FP8/FP16) ไว้เทียบเท่า H100 แต่ แบนด์วิธของอินเตอร์คอนเนกต์ (ความเร็วในการสื่อสารระหว่างชิป) ถูกลดลงอย่างมาก—เหลือราว 400 GB/s เมื่อเทียบกับ 900 GB/s ของ H100 ในคลัสเตอร์เทรน AI ขนาดใหญ่ แบนด์วิธนี้มักเป็นคอขวด ซึ่งทำให้ความสำเร็จของ DeepSeek ยิ่งชวนฉงนและน่าทึ่งสำหรับผู้สังเกตการณ์ตะวันตก
DeepSeek เทรน V3 ได้อย่างมีประสิทธิภาพขนาดนั้นได้อย่างไร?
สถิติที่น่าทึ่งที่สุดจากการปล่อย DeepSeek-V3 ไม่ใช่คะแนนเบนช์มาร์ก แต่คือป้ายราคา: $5.58 million สำหรับการเทรน เพื่อเทียบเคียง การเทรน GPT-4 ถูกประเมินว่ามีค่าใช้จ่ายกว่า $100 million ทำไมการลดลงระดับหลายเท่าจึงเป็นไปได้บนฮาร์ดแวร์ H800 ที่ “ด้อยกว่า”?
นวัตกรรมเชิงสถาปัตยกรรม: Mixture-of-Experts (MoE)
DeepSeek ใช้สถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts (MoE) แตกต่างจากโมเดลแบบหนาแน่น (อย่าง Llama 3) ที่ทุกพารามิเตอร์ทำงานกับทุกโทเคนที่สร้างขึ้น โมเดล MoE จะแบ่งเครือข่ายออกเป็น “ผู้เชี่ยวชาญ” ย่อยๆ
- Total Parameters: 671 พันล้าน
- Active Parameters: 37 พันล้าน
สำหรับข้อมูลแต่ละส่วนที่ประมวลผล โมเดลจะกำหนดเส้นทางแบบไดนามิก เปิดใช้งานเพียงเศษเสี้ยวของสมรรถนะทั้งหมด ช่วยลดจำนวน FLOPs อย่างมาก ทำให้ H800 ประมวลผลข้อมูลได้เร็วขึ้นแม้มีข้อจำกัดด้านแบนด์วิธ
ก้าวข้ามคอขวดแบนด์วิธด้วย MLA
เพื่อรับมือกับความเร็วอินเตอร์คอนเนกต์ของ H800 ที่ถูกลดทอน DeepSeek นำเสนอ Multi-head Latent Attention (MLA) กลไก attention มาตรฐาน (การทำ Key-Value caching) กินแบนด์วิธหน่วยความจำอย่างมหาศาล MLA จะบีบอัดแคช Key-Value (KV) ให้กลายเป็นเวกเตอร์แฝง ลดทั้งรอยเท้าหน่วยความจำและปริมาณข้อมูลที่ต้องส่งข้าม GPU ลงอย่างมีนัยสำคัญ
ทางเลือกด้านสถาปัตยกรรมนี้เปรียบได้กับการ “แฮ็ก” ข้อจำกัดฮาร์ดแวร์ ด้วยการต้องเคลื่อนย้ายข้อมูลน้อยลง อินเตอร์คอนเนกต์ที่ช้ากว่าของ H800 จึงเป็นข้อเสียที่ลดความรุนแรงลง
การสื่อสารแบบ Dual-Pipe และการซ้อนทับ
ทีมวิศวกรของ DeepSeek เขียนเคอร์เนล CUDA แบบกำหนดเองเพื่อจัดการการสื่อสาร พวกเขาใช้กลยุทธ์ Dual-Pipe ที่ซ้อนทับการคำนวณกับการสื่อสารได้อย่างลงตัว ขณะที่คอร์ของ GPU กำลังคำนวณอยู่ (computation) ข้อมูลชุดถัดไปก็ถูกถ่ายโอน (communication) ไปพร้อมๆ กันอยู่เบื้องหลัง ทำให้คอร์ GPU ที่มีค่าใช้จ่ายสูงไม่ต้องรอคอยข้อมูลโดยเปล่าประโยชน์ รีดประสิทธิภาพจากฮาร์ดแวร์ออกมาสูงสุด
DeepSeek ได้รับผลกระทบจากมาตรการควบคุมการส่งออกของสหรัฐฯ หรือไม่?
มิติภูมิรัฐศาสตร์ของการใช้ฮาร์ดแวร์ของ DeepSeek ซับซ้อนไม่แพ้ด้านวิศวกรรม
เกม “แมวไล่จับหนู”
รัฐบาลสหรัฐฯ โดยเฉพาะกระทรวงพาณิชย์ กำลังเพิ่มความเข้มงวดต่อการส่งออกชิป AI ไปยังจีน H800 ที่ DeepSeek ใช้สามารถซื้อได้อย่างถูกกฎหมายในปี 2023 แต่ต่อมาถูกห้ามภายใต้มาตรการควบคุมการส่งออกที่อัปเดตในช่วงปลายปี 2023
สิ่งนี้ทำให้ DeepSeek อยู่ในสถานะที่เปราะบาง คลัสเตอร์ปัจจุบันของพวกเขาน่าจะเป็น “สินทรัพย์เดิม” ที่ซื้อไว้ก่อนมีคำสั่งห้าม การขยายสCALEสำหรับ “DeepSeek-V4” หรือ “V5” ในอนาคตจะยากขึ้นอย่างมาก หากไม่สามารถซื้อซิลิคอนของ NVIDIA ได้อย่างถูกกฎหมาย นี่เองจุดชนวนข่าวลือว่าพวกเขาอาจมองหาซัพพลายเชนทางเลือกหรือชิปในประเทศจีน (เช่นตระกูล Huawei Ascend) แม้ว่า NVIDIA จะยังเป็นมาตรฐานทองคำด้านเสถียรภาพในการเทรน
การสอบสวนของรัฐบาลสหรัฐฯ
สหรัฐฯ กำลังสอบสวนอย่างจริงจังว่า DeepSeek หลบเลี่ยงการควบคุมเพื่อได้มาซึ่งชิปที่ถูกจำกัดหรือไม่ หากพบหลักฐานว่ามีการใช้ H100 ที่ได้มาอย่างไม่ชอบ อาจนำไปสู่มาตรการคว่ำบาตรรุนแรงต่อบริษัทและซัพพลายเออร์ อย่างไรก็ตาม หากพวกเขาทำผลงานนี้ได้จริงบน H800 ที่ปฏิบัติตามกฎ ก็ชี้ให้เห็นว่ามาตรการควบคุมการส่งออกอาจไม่ได้ผลในการชะลอความก้าวหน้าด้าน AI ของจีนเท่าที่ผู้กำหนดนโยบายคาดหวัง—บีบให้ต้องทบทวนยุทธศาสตร์ “ปิดกั้นฮาร์ดแวร์” ใหม่
ผู้ใช้ต้องการฮาร์ดแวร์แบบใด?
สำหรับนักพัฒนาและผู้รวบรวม API (เช่น CometAPI) ฮาร์ดแวร์ที่ใช้เทรนมีความสำคัญน้อยกว่ากว่า ฮาร์ดแวร์อินเฟอเรนซ์ — คือสิ่งที่คุณต้องใช้เพื่อรันโมเดล
DeepSeek API เทียบกับการโฮสต์เอง
เพราะขนาดที่ใหญ่มหาศาลของ DeepSeek-V3 (พารามิเตอร์ 671B) การรันโมเดลเต็มบนเครื่องโลคัลแทบเป็นไปไม่ได้สำหรับผู้ใช้ส่วนใหญ่ ต้องการ 1.5 TB ของ VRAM ในความละเอียด FP16 หรือราว 700 GB เมื่อทำควอนไทซ์เป็น 8 บิต ซึ่งจำเป็นต้องใช้โหนดเซิร์ฟเวอร์แบบ 8x H100 หรือ A100
อย่างไรก็ตาม รุ่น DeepSeek-R1-Distill (อิงกับ Llama และ Qwen) มีขนาดเล็กกว่ามาก และสามารถรันบนฮาร์ดแวร์ระดับผู้บริโภคได้
โค้ด: รัน DeepSeek บนเครื่องโลคัล
ด้านล่างเป็นตัวอย่าง Python ระดับมืออาชีพที่สาธิตการโหลดโมเดลเวอร์ชันควอนไทซ์ของโมเดลที่กลั่นจาก DeepSeek โดยใช้ไลบรารี transformers ซึ่งปรับให้เหมาะสำหรับเครื่องที่มี Nvidia RTX 3090 หรือ 4090 เพียงตัวเดียว
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}")
โค้ด: ผสานใช้งาน DeepSeek API
สำหรับโมเดลเต็ม 671B การใช้ API เป็นแนวทางมาตรฐาน API ของ DeepSeek เข้ากันได้เต็มรูปแบบกับ OpenAI SDK ทำให้การย้ายใช้งานสำหรับนักพัฒนาเป็นไปอย่างราบรื่น
หากคุณกำลังมองหา Deepseek API ที่ถูกกว่า CometAPI เป็นตัวเลือกที่ดี
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}")
ความสำเร็จของ DeepSeek จะยุติการผูกขาดของ Nvidia หรือไม่?
นี่คือคำถามมูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์ที่ทำให้หุ้นของ Nvidia ร่วง หากห้องแล็บสามารถสร้างผลงานล้ำสมัยบนฮาร์ดแวร์ที่ “ถูกจำกัด” หรือเก่ากว่าได้ ด้วยซอฟต์แวร์อัจฉริยะ (MoE, MLA) โลกยังจำเป็นต้องทุ่มเงินมหาศาลเพื่อซื้อ H100 และชิป Blackwell รุ่นล่าสุดหรือไม่?
ข้อถกเถียง “ซอฟต์แวร์ vs ฮาร์ดแวร์”
DeepSeek พิสูจน์แล้วว่า การปรับแต่งซอฟต์แวร์สามารถทดแทนการเร่งดันฮาร์ดแวร์ดิบได้อย่างมีประสิทธิผล ด้วยการปรับแต่ง “Model-Hardware Co-design” พวกเขาทำผลงานได้เหนือกว่าคู่แข่งที่เพียงแค่ทุ่มคอมพิวต์มากขึ้น
อย่างไรก็ตาม นี่ไม่ได้หมายถึงจุดจบของ Nvidia
แท้จริงแล้ว อาจยิ่งตอกย้ำความเป็นผู้นำของพวกเขา DeepSeek ยังใช้คอร์ CUDA ของ Nvidia เพียงแค่ใช้ได้คุ้มค่ากว่า “คูเมือง” ที่ Nvidia มี ไม่ได้อยู่แค่ความเร็วของชิป แต่คือ ระบบนิเวศซอฟต์แวร์ CUDA วิศวกรของ DeepSeek คือผู้เชี่ยวชาญด้าน CUDA เขียนเคอร์เนลระดับล่างเพื่อหลีกเลี่ยงข้อจำกัดของฮาร์ดแวร์ การพึ่งพากองซอฟต์แวร์ของ Nvidia ตอกย้ำสถานะของบริษัท แม้จำนวนชิปที่ต้องใช้ต่อโมเดลอาจลดลงจากประสิทธิภาพที่ดีขึ้น
บทสรุป
จากบันทึกสาธารณะในปัจจุบันดีที่สุดคือ DeepSeek ทั้งใช้ GPU ของ NVIDIA อย่างมีนัยสำคัญ (ทั้งการเทรนและอินเฟอเรนซ์) และยังสำรวจทางเลือกฮาร์ดแวร์ภายในประเทศด้วย NVIDIA ได้ผนวกรวมโมเดลของ DeepSeek เข้ากับระบบนิเวศ NIM สำหรับอินเฟอเรนซ์ และเผยแพร่คำอ้างด้านประสิทธิภาพและเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาเพื่อรันโมเดลเหล่านั้นบนแพลตฟอร์มของ NVIDIA อย่างมีประสิทธิภาพ ความพยายามที่จะย้ายไปยังตัวเร่งความเร่งในประเทศอย่างเต็มรูปแบบเผยให้เห็นความยากเชิงปฏิบัติในการทดแทนระบบนิเวศฮาร์ดแวร์-ซอฟต์แวร์ที่สุกงอมในชั่วข้ามคืน: ฮาร์ดแวร์เพียงอย่างเดียวไม่พอ — สแตกซอฟต์แวร์ อินเตอร์คอนเนกต์ และเครื่องมือระดับโปรดักชันล้วนชี้ขาดไม่แพ้กัน
นักพัฒนาสามารถเข้าถึง Deepseek API เช่น Deepseek V3.2 ผ่าน CometAPI โมเดลล่าสุดจะแสดง ณ วันที่เผยแพร่บทความ เริ่มต้นจากการสำรวจความสามารถของโมเดลใน Playground และดู API guide เพื่อคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนเข้าถึง โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้ล็อกอิน CometAPI และได้รับคีย์ API แล้ว CometAPI มีราคาที่ต่ำกว่าราคาทางการอย่างมากเพื่อช่วยคุณผสานรวม
ใช้ CometAPI เพื่อเข้าถึงโมเดล chatgpt เริ่มช้อปปิ้ง!
พร้อมเริ่มหรือยัง?→ Sign up for deepseek API today!
หากคุณต้องการเคล็ดลับ คู่มือ และข่าวสารด้าน AI เพิ่มเติม โปรดติดตามเราบน VK, X และ Discord!