Das in China entwickelte KI -Sprachmodell entwickelte sich Deepseek v3 Letzte Woche hat vor allem eine Sensation an der Börse verursacht. Angeblich drastisch niedrigere Entwicklungskosten als in den dominanten westlichen Modellen, sorgte Nvidia unter anderem für einen klaren Verlauf des Kurses bei Nvidia. Die zirkulierende Behauptung, dass das Sprachmodell nur mit 2.048 GPUs geschult wurde und die Gesamtkosten für das Äquivalent von 6 Millionen US -Dollar sind offensichtlich nicht korrekt.
Irreführend
Zumindest eine Analyse der Website spricht dafür Semi -Analysein dem das Unternehmen Deepseek und die Technologie des neuen Sprachmodells untersucht werden. Dementsprechend hat das chinesische Start-up eine geschätzte KI-Beschleunigerin von Nvidia’s Hopper-Generation mit rund 10.000 der Typ H100 und H800. Und diese kombinierte Rechenleistung wurde auch für das aktuelle V3 -Modell verwendet.
Die weit verbreitete Erzählung mit niedrigen Entwicklungskosten und kaum benötigten Rechenkapazität sollte daher nur dazu enthalten sein Prop -Training des Sprachmodells. Diese Arbeit allein reicht jedoch nicht aus, um ein leistungsstarkes großes Sprachmodell zu schaffen, und es verursacht auch nur einen kleinen Teil der Kosten. Angemessen setzt die SEMI -Analyse die gesamte Entwicklung viel höherer Summen aus. Das Modell befindet sich wahrscheinlich auf den Schultern der vorherigen arithmetischen Arbeit, und der Kauf der Hardware allein soll mehr als eine halbe Milliarde US -Dollar gekostet haben.
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Der Erfolg von Deepseek sollte nicht vollständig aus der Luft sein, weil mit dem Mehrköpfiger latenter Angriff war eine neue Optimierungsoption für das Gemeinsame Multi-Head-Angriff eingeführt. Bisher ist ein noch größerer Schock für den KI -Hype, der sich auf die Rechenleistung konzentriert, fehlgeschlagen. In Übereinstimmung damit hat Nvidia bereits zumindest einen Teil der letzten Woche des verlorenen Wertes wiedererlangt.
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Quelle: SEMI -Analyse (teilweise Paywall) über Toms Hardware