DeepSeek auf 96 H100 GPUs einsetzen

DeepSeek ist ein Open-Source-Sprachmodell, das für seine hohen Leistungsfähigkeiten bekannt ist. Seine einzigartige Architektur, basierend auf Multi-head Latent Attention (MLA) und Mixture of Experts (MoE), erfordert ein fortschrittliches System für effiziente Inferenz auf großer Skala.

WARUM
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DeepSeek ist für das AI-Geschäft relevant, da es hohe Leistung zu geringeren Kosten im Vergleich zu kommerziellen Lösungen bietet. Seine Open-Source-Implementierung ermöglicht eine erhebliche Reduzierung der Betriebskosten und eine Verbesserung der Inferenzeffizienz.

WER
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Die Hauptakteure umfassen das SGLang-Team, das die Implementierung entwickelt hat, und die Open-Source-Community, die von den Verbesserungen des Modells profitieren und beitragen kann.

WO
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DeepSeek positioniert sich im Markt der Open-Source-AI-Lösungen und bietet eine wettbewerbsfähige Alternative zu proprietären Lösungen. Es wird hauptsächlich in fortschrittlichen Cloud-Umgebungen wie der Atlas Cloud verwendet.

WANN
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DeepSeek ist ein etabliertes Modell, aber seine optimierte Implementierung ist neu. Der zeitliche Trend zeigt ein wachsendes Interesse an der Optimierung der Leistung und der Reduzierung der Betriebskosten.

GESCHÄFTLICHE AUSWIRKUNGEN
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Chancen: Reduzierung der Betriebskosten für die Inferenz großer Sprachmodelle, Verbesserung der Leistung und Skalierbarkeit.
Risiken: Wettbewerb mit proprietären Lösungen, die möglicherweise fortschrittlichere Unterstützung und Integrationen bieten.
Integration: Mögliche Integration in den bestehenden Stack zur Verbesserung der Effizienz der Inferenzoperationen.

TECHNISCHE ZUSAMMENFASSUNG
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Core-Technologiestack: Verwendet Prefill-Decode-Disaggregation und Large-Scale-Expert-Parallelism (EP), unterstützt durch Frameworks wie DeepEP, DeepGEMM und EPLB.
Skalierbarkeit: Implementiert auf 96 H100-GPUs, Erreichen einer Durchsatzleistung von .k Eingabe-Tokens pro Sekunde und .k Ausgabe-Tokens pro Sekunde pro Knoten.
Technische Differenzierer: Optimierung der Leistung und Reduzierung der Betriebskosten im Vergleich zu kommerziellen Lösungen.

HACKER NEWS DISKUSSION
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Die Diskussion auf Hacker News hat hauptsächlich Themen im Zusammenhang mit der Optimierung und Leistung der DeepSeek-Implementierung hervorgehoben. Die Community hat den technischen Ansatz zur Verbesserung der Effizienz der Inferenz auf großer Skala geschätzt. Die wichtigsten Themen, die hervorgehoben wurden, waren die Optimierung der Leistung, die technische Implementierung und die Skalierbarkeit des Systems. Die allgemeine Stimmung ist positiv, mit einer Anerkennung des Potenzials von DeepSeek, die Betriebskosten zu senken und die Effizienz der Inferenzoperationen zu verbessern.

Anwendungsfälle
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Private AI Stack: Integration in proprietäre Pipelines
Client Solutions: Implementierung für Kundenprojekte
Strategische Intelligenz: Input für die technologische Roadmap
Wettbewerbsanalyse: Überwachung des AI-Ökosystems

Feedback von Dritten
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Community-Feedback: Die HackerNews-Community hat sich auf Optimierung und Leistung konzentriert (9 Kommentare).

Vollständige Diskussion

Ressourcen
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Original Links
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Deploying DeepSeek on 96 H100 GPUs - Original Link

Artikel von Human Technology eXcellence Team empfohlen und ausgewählt, verarbeitet durch Künstliche Intelligenz (in diesem Fall mit LLM HTX-EU-Mistral3.1Small) am 2025-09-04 18:56 Originalquelle: https://news.ycombinator.com/item?id=45064329