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DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎,结合深度学习与自然语言处理,提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek,感受未来智能搜索的无限可能!

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deepseek与算力的需求关系

DeepSeek对算力的需求呈现出短期抑制、长期增长的趋势。短期内deepseek美国利空,DeepSeek通过算法创新显著降低了模型训练和推理的成本deepseek美国利空,这可能导致对算力的直接需求有所下降。然而deepseek美国利空,这种效率的提升并不会减少整体的算力投入。相反deepseek美国利空,企业可能会利用这种效率提升来扩大模型规模或加速模型的迭代更新,从而维持甚至增加算力需求。

DeepSeek V3满血版部署所需算力因芯片而异。在FP16精度下,显存需求高达34TB,4-bit量化显存也约需350GB。英伟达H100:至少需要16张NVIDIA H100 80GB + NVLink/InfiniBand互联才能满足本地化部署要求。

DeepSeek是由字节跳动开发的模型。在算力获取上,字节跳动可能通过多种途径保障其需求。一方面,字节跳动自身可能构建和运营数据中心,配备大量高性能服务器和计算设备,这些数据中心通过规模化的硬件部署,能够提供海量且稳定的算力,满足模型训练和运行的要求。

也有可能是企业或研究机构自行搭建的计算集群,利用高性能的图形处理器(GPU)、张量处理器(TPU)等组成集群,满足自身对算力的需求。所以,很难确定存在一个为DeepSeek提供唯一算力的供应方,更可能是多种算力资源共同支撑其发展 。

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作者: bethash