Pubblica
千度
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#DeepSeek冲击全球算力
Lo scherzo si è fatto grande, questa azienda di Hangzhou non ha nemmeno
l'idea di abbattere Nvidia e OpenAi, perché sanno di essere
una compagnia di potenza di calcolo che poggia sulle spalle dei giganti; del resto, questa azienda
ha accumulato un stock di schede grafiche A100, già con 10.000 schede
Nvidia prima delle sanzioni.
L'innovazione è stata solo quella di combinare algoritmi a 32 bit in algoritmi a 8 bit.
L'innovazione da 0 a 1 è stata fatta da altri che hanno reso open source! Il contributo maggiore è stato
fatto dalla Meta, ex Facebook! Questa azienda di Hangzhou lo ammette,
che la strada davanti è ancora estremamente lunga.
Ma alla fine hanno abbassato i costi nella realtà, i produttori
domestici hanno già iniziato a ridurre i prezzi, dando inizio a un'era di prezzi bassi,
e alla fine a beneficiarne sono sempre i consumatori.
Le seguenti parole sono una risposta unificata, spero che i signori
che mi hanno risposto abbiano una certa capacità di lettura!
Secondo il documento tecnico di Deepseek, 6 milioni di dollari non includono
«i costi associati alla ricerca e agli esperimenti di assorbimento
relativi all'architettura, agli algoritmi e ai dati precedenti». Questo significa che, se il laboratorio ha già
speso centinaia di milioni per la ricerca preliminare, e può utilizzare
un cluster più grande, allora è possibile addestrare un modello di qualità r1 con un costo operativo di 6 milioni di dollari.
Deepseek ha chiaramente più di 2048 H800; hanno menzionato in un loro precedente documento un cluster
di 10.000 A100. Un team altrettanto intelligente
non può assemblare un cluster di 2000 GPU con solo 6 milioni di dollari e addestrare un r1 da zero.
Lo scherzo si è fatto grande, questa azienda di Hangzhou non ha nemmeno
l'idea di abbattere Nvidia e OpenAi, perché sanno di essere
una compagnia di potenza di calcolo che poggia sulle spalle dei giganti; del resto, questa azienda
ha accumulato un stock di schede grafiche A100, già con 10.000 schede
Nvidia prima delle sanzioni.
L'innovazione è stata solo quella di combinare algoritmi a 32 bit in algoritmi a 8 bit.
L'innovazione da 0 a 1 è stata fatta da altri che hanno reso open source! Il contributo maggiore è stato
fatto dalla Meta, ex Facebook! Questa azienda di Hangzhou lo ammette,
che la strada davanti è ancora estremamente lunga.
Ma alla fine hanno abbassato i costi nella realtà, i produttori
domestici hanno già iniziato a ridurre i prezzi, dando inizio a un'era di prezzi bassi,
e alla fine a beneficiarne sono sempre i consumatori.
Le seguenti parole sono una risposta unificata, spero che i signori
che mi hanno risposto abbiano una certa capacità di lettura!
Secondo il documento tecnico di Deepseek, 6 milioni di dollari non includono
«i costi associati alla ricerca e agli esperimenti di assorbimento
relativi all'architettura, agli algoritmi e ai dati precedenti». Questo significa che, se il laboratorio ha già
speso centinaia di milioni per la ricerca preliminare, e può utilizzare
un cluster più grande, allora è possibile addestrare un modello di qualità r1 con un costo operativo di 6 milioni di dollari.
Deepseek ha chiaramente più di 2048 H800; hanno menzionato in un loro precedente documento un cluster
di 10.000 A100. Un team altrettanto intelligente
non può assemblare un cluster di 2000 GPU con solo 6 milioni di dollari e addestrare un r1 da zero.
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