Pikeun BMS, BUS, Industrial, Instrumentation Cable.
Nalika Festival Musim Semi caket, pikagumbiraeun sabudeureun DeepSeek tetep kuat. Liburan panganyarna nyorot rasa kompetisi anu signifikan dina industri téknologi, kalayan seueur anu ngabahas sareng nganalisa "lele" ieu. Lembah Silikon ngalaman krisis anu teu pernah kantos aya: para pendukung open-source nyoarakeun deui pendapatna, bahkan OpenAI ngevaluasi deui naha strategi sumber tertutup mangrupikeun pilihan anu pangsaéna. Paradigma anyar waragad komputasi handap geus memicu réaksi ranté diantara raksasa chip kawas Nvidia, anjog ka ngarekam karugian nilai pasar hiji poé dina sajarah pasar saham AS, bari instansi pamaréntah keur nalungtik patuh tina chip dipaké ku DeepSeek. Ditengah ulasan campuran DeepSeek di luar negeri, sacara domestik, éta ngalaman kamekaran anu luar biasa. Saatos peluncuran modél R1, aplikasi anu aya hubunganana ningali paningkatan lalu lintas, nunjukkeun yén kamekaran dina séktor aplikasi bakal nyababkeun ékosistem AI sadayana ka hareup. Aspék positip nyaéta DeepSeek bakal ngalegaan kamungkinan aplikasi, nunjukkeun yén ngandelkeun ChatGPT moal langkung mahal di hareup. Pergeseran ieu parantos ditingali dina kagiatan panganyarna OpenAI, kalebet panyadiaan modél penalaran anu disebut o3-mini pikeun ngabebaskeun pangguna pikeun ngaréspon DeepSeek R1, ogé paningkatan anu salajengna anu ngajantenkeun ranté pamikiran o3-mini umum. Seueur pangguna luar negeri ngucapkeun syukur ka DeepSeek pikeun kamajuan ieu, sanaos ranté pamikiran ieu janten kasimpulan.
Optimistically, éta bukti yén DeepSeek ngahijikeun pamaén domestik. Kalayan fokus kana ngirangan biaya pelatihan, rupa-rupa pabrik chip hulu, panyadia awan perantara, sareng seueur startup aktip ngagabung kana ékosistem, ningkatkeun efisiensi biaya pikeun ngagunakeun modél DeepSeek. Numutkeun kana makalah DeepSeek, latihan lengkep modél V3 ngan ukur peryogi 2.788 juta jam H800 GPU, sareng prosés pelatihanna stabil pisan. Arsitéktur MoE (Campuran Ahli) penting pisan pikeun ngirangan biaya pra-latihan ku faktor sapuluh dibandingkeun sareng Llama 3 kalayan 405 milyar parameter. Ayeuna, V3 mangrupikeun modél anu munggaran diakuan ku masarakat anu nunjukkeun sparsity anu luhur di MoE. Salaku tambahan, MLA (Multi Layer Attention) tiasa dianggo sacara sinergis, khususna dina aspék penalaran. "The sparser MoE, beuki badag ukuran bets diperlukeun salila nalar pikeun pinuh ngamangpaatkeun kakuatan komputasi, kalawan ukuran KVCache jadi faktor ngawatesan konci; MLA nyata ngurangan ukuran KVCache, "catet hiji panalungtik ti Chuanjing Téhnologi dina analisis pikeun AI Téhnologi Review. Gemblengna, kasuksésan DeepSeek perenahna dina kombinasi rupa-rupa téknologi, sanés ngan ukur hiji. Insidén industri muji kamampuan rékayasa tim DeepSeek, nyatet kaunggulanana dina palatihan paralel sareng optimasi operator, ngahontal hasil terobosan ku nyaring unggal detil. Pendekatan open-source DeepSeek langkung seueur nyababkeun pamekaran modél ageung, sareng diperkirakeun yén upami modél anu sami dilegakeun kana gambar, pidéo, sareng seueur deui, ieu sacara signifikan bakal merangsang paménta di industri.
Kasempetan pikeun Layanan Penalaran Pihak Katilu
Data nunjukkeun yén saprak dirilisna, DeepSeek geus accrued 22,15 juta pamaké aktif poean (DAU) dina ngan 21 poé, ngahontal 41,6% tina basa pamaké ChatGPT sarta ngaleuwihan 16,95 juta pamaké aktif poean Doubao, sahingga jadi aplikasi tumuwuh panggancangna global, topping Apple App Store / di 157 nagara. Sanajan kitu, bari pamaké flocked di droves, cyber hacker geus relentlessly narajang aplikasi DeepSeek, ngabalukarkeun galur signifikan dina server na. Analis industri yakin ieu sabagean alatan DeepSeek deploying kartu keur latihan bari kurang kakuatan komputasi cukup keur nalar. Hiji insider industri informed AI Téhnologi Review, "Masalah server sering bisa direngsekeun gampang ku ngecas waragad atawa pembiayaan keur meuli mesin deui; pamustunganana, éta gumantung kana kaputusan DeepSeek urang ". Ieu presents trade-off dina fokus kana téhnologi versus productization. DeepSeek parantos ngandelkeun kuantisasi kuantum pikeun nyukupan diri, nampi sakedik dana éksternal, nyababkeun tekanan aliran kas anu kawilang rendah sareng lingkungan téknologi anu langkung murni. Ayeuna, tina masalah anu disebatkeun di luhur, sababaraha pangguna ngadesek DeepSeek dina média sosial pikeun ningkatkeun ambang pamakean atanapi ngenalkeun fitur anu mayar pikeun ningkatkeun kanyamanan pangguna. Salaku tambahan, pamekar parantos ngamimitian ngagunakeun API resmi atanapi API pihak katilu pikeun optimasi. Nanging, platform kabuka DeepSeek nembé ngumumkeun, "Sumber daya pangladén ayeuna langka, sareng ngeusi ulang jasa API parantos ditunda."
Ieu undoubtedly muka leuwih kasempetan pikeun ngical paralatan pihak katilu dina sektor infrastruktur AI. Anyar-anyar ieu, seueur raksasa awan domestik sareng internasional parantos ngaluncurkeun API modél DeepSeek - raksasa luar negeri Microsoft sareng Amazon mangrupikeun anu munggaran ngiringan dina ahir Januari. Pimpinan domestik, Huawei Awan, nyieun move kahiji, ngaleupaskeun DeepSeek R1 na V3 jasa penalaran di kolaborasi jeung Silicon basis Aliran on Pébruari 1. Laporan ti AI Téhnologi Review nunjukkeun yén layanan Silicon basis Aliran geus katempo hiji panyaluran pamaké, éféktif "nabrak" platform. Tilu perusahaan téknologi ageung-BAT (Baidu, Alibaba, Tencent) sareng ByteDance-ogé ngaluarkeun tawaran murah, waktos kawates mimitian 3 Pebruari, ngingetkeun perang harga ngajual awan taun ka tukang anu dihurungkeun ku peluncuran modél V2 DeepSeek, dimana DeepSeek mimiti disebat "jagal harga." Aksi panik para padagang awan nyuarakan hubungan anu kuat sateuacana antara Microsoft Azure sareng OpenAI, dimana dina taun 2019, Microsoft ngadamel investasi anu ageung $ 1 milyar dina OpenAI sareng nampi kauntungan saatos peluncuran ChatGPT di 2023. Tapi, hubungan caket ieu mimiti rusak saatos Llama sumber terbuka Meta, anu ngamungkinkeun para padagang sanés di luar ékosistem Microsoft Azure pikeun bersaing sareng ékosistem Microsoft Azure. Dina conto ieu, DeepSeek henteu ngan ukur ngalangkungan ChatGPT dina hal panas produk tapi ogé parantos ngenalkeun modél open-source saatos sékrési o1, sami sareng pikagumbiraeun ngeunaan kebangkitan Llama tina GPT-3.
Dina kanyataanana, panyadia awan ogé posisi dirina salaku gateways lalulintas keur aplikasi AI, hartina deepening hubungan jeung pamekar ditarjamahkeun kana kaunggulan preemptive. Laporan nunjukkeun yén Baidu Smart Cloud ngagaduhan langkung ti 15,000 palanggan anu ngagunakeun modél DeepSeek via platform Qianfan dina dinten peluncuran modél éta. Salaku tambahan, sababaraha firma leutik nawiskeun solusi, kalebet Aliran basis Silicon, Téhnologi Luchen, Téhnologi Chuanjing, sareng sagala rupa panyadia AI Infra anu parantos ngaluncurkeun dukungan pikeun modél DeepSeek. Tinjauan Téhnologi AI parantos diajar yén kasempetan optimasi ayeuna pikeun panyebaran DeepSeek anu dilokalkeun utamina aya dina dua daérah: anu hiji ngaoptimalkeun karakteristik sparsity modél MoE nganggo pendekatan penalaran campuran pikeun nyebarkeun 671 milyar parameter modél MoE sacara lokal bari ngagunakeun inferensi GPU / CPU hibrid. Salaku tambahan, optimasi MLA penting pisan. Tapi, dua modél DeepSeek masih nyanghareupan sababaraha tantangan dina optimasi panyebaran. "Kusabab ukuran modél sareng seueur parameter, optimasi memang rumit, khususna pikeun panyebaran lokal dimana ngahontal kasaimbangan optimal antara kinerja sareng biaya bakal nangtang," nyatakeun panaliti ti Chuanjing Technology. Rintangan anu paling penting nyaéta pikeun ngatasi wates kapasitas mémori. "Kami ngadopsi pendekatan kolaborasi hétérogén pikeun pinuh ngamangpaatkeun CPU sareng sumber komputasi anu sanés, nempatkeun ngan ukur bagian anu henteu dibagi tina matriks MoE anu jarang dina CPU / DRAM pikeun ngolah nganggo operator CPU berkinerja tinggi, sedengkeun bagian anu padet tetep aya dina GPU," saur anjeunna salajengna. Laporan nunjukkeun yén kerangka open-source Chuanjing KTransformers utamina nyuntikkeun rupa-rupa strategi sareng operator kana palaksanaan Transformers asli ngaliwatan citakan, sacara signifikan ningkatkeun kagancangan inferensi nganggo metode sapertos CUDAGraph. DeepSeek geus nyieun kasempetan pikeun startups ieu, sakumaha kauntungan tumuwuhna jadi katempo; loba firms geus ngalaporkeun pertumbuhan customer noticeable sanggeus launching DeepSeek API, narima inquiries ti klien saméméhna pilari optimizations. insiders Industri geus nyatet, "Baheula, grup klien rada ngadegkeun anu mindeng dikonci kana jasa standardized pausahaan gedé, pageuh kabeungkeut ku kaunggulan ongkos maranéhanana alatan skala. Sanajan kitu, sanggeus completing deployment of DeepSeek-R1 / V3 saméméh Festival Spring, urang ujug-ujug narima requests gawé babarengan ti sababaraha klien well-dipikawanoh, komo klien saméméhna dormant ngagagas kontak kami pikeun ngawanohkeun kontak DeepSeek kami. " Ayeuna, sigana yén DeepSeek ngajantenkeun kinerja inferensi modél beuki kritis, sareng kalayan nyoko kana modél anu langkung ageung, ieu bakal terus mangaruhan pangwangunan dina industri AI Infra sacara signifikan. Upami modél tingkat DeepSeek tiasa disebarkeun sacara lokal kalayan béaya rendah, éta bakal ngabantosan usaha transformasi digital pamaréntah sareng perusahaan. Nanging, tangtangan tetep, sabab sababaraha klien tiasa nahan ekspektasi anu luhur ngeunaan kamampuan modél anu ageung, janten langkung jelas yén kasaimbangan kinerja sareng biaya janten penting dina panyebaran praktis.
Pikeun meunteun naha DeepSeek langkung saé tibatan ChatGPT, penting pikeun ngartos bédana konci, kaunggulan, sareng kasus panggunaanana. Ieu perbandingan komprehensif:
| Fitur / Aspék | DeepSeek | ChatGPT |
|---|---|---|
| kapamilikan | Dimekarkeun ku pausahaan Cina | Dimekarkeun ku OpenAI |
| Model Sumber | Open-source | Milik |
| Ongkos | Bébas ngagunakeun; pilihan aksés API langkung mirah | Langganan atanapi harga bayar-per-pamakéan |
| Kustomisasi | Kacida disaluyukeun, ngamungkinkeun pangguna pikeun ngarobih sareng ngawangun kana éta | kustomisasi kawates sadia |
| Performance dina Tugas husus | Excels di wewengkon nu tangtu kawas analytics data sarta dimeunangkeun informasi | Serbaguna kalayan kinerja anu kuat dina tulisan kreatif sareng tugas paguneman |
| Rojongan Basa | Fokus kuat kana basa sareng budaya Cina | Rojongan basa lega tapi AS-centric |
| Biaya Pelatihan | Biaya latihan handap, dioptimalkeun pikeun efisiensi | Biaya latihan anu langkung luhur, ngabutuhkeun sumber daya komputasi anu ageung |
| Variasi Tanggapan | Bisa nawiskeun réspon anu béda, sigana dipangaruhan ku kontéks geopolitik | Jawaban konsisten dumasar kana data latihan |
| Sasaran Audiens | Ditujukeun pikeun pamekar sareng panaliti anu hoyong kalenturan | Aimed di pamaké umum pilari kamampuhan conversational |
| Paké Kasus | Leuwih efisien keur kode generasi jeung tugas gancang | Idéal pikeun ngahasilkeun téks, ngawalon patarosan, sareng ngiringan dialog |
Perspektif Kritis dina "Ngaganggu Nvidia"
Ayeuna, salian ti Huawei, sababaraha pabrik chip domestik sapertos Moore Threads, Muxi, Biran Technology, sareng Tianxu Zhixin ogé adaptasi kana dua modél DeepSeek. Produsén chip nyarioskeun ka AI Technology Review, "Struktur DeepSeek nunjukkeun inovasi, tapi tetep LLM. Adaptasi kami ka DeepSeek utamina difokuskeun kana aplikasi penalaran, ngajantenkeun palaksanaan téknis cukup lugas sareng gancang." Sanajan kitu, pendekatan MoE merlukeun tungtutan luhur dina hal neundeun jeung distribusi, gandeng ku mastikeun kasaluyuan nalika deploying kalawan chip domestik, presenting loba tantangan rékayasa nu peryogi resolusi salila adaptasi. "Ayeuna, kakuatan komputasi domestik henteu cocog sareng Nvidia dina kagunaan sareng stabilitas, ngabutuhkeun partisipasi pabrik asli pikeun setelan lingkungan parangkat lunak, ngungkulan masalah, sareng optimasi kinerja dasar," saur praktisi industri dumasar kana pangalaman praktis. Sakaligus, "Kusabab skala parameter badag DeepSeek R1, kakuatan komputasi domestik merlukeun leuwih titik pikeun parallelization. Salaku tambahan, spésifikasi hardware domestik masih rada balik; misalna, Huawei 910B ayeuna teu bisa ngarojong inferensi FP8 diwanohkeun ku DeepSeek ". Salah sahiji sorotan modél DeepSeek V3 nyaéta ngenalkeun kerangka latihan precision campuran FP8, anu parantos disahkeun sacara efektif dina modél anu ageung pisan, nandaan prestasi anu signifikan. Saméméhna, pamaén utama kawas Microsoft sarta Nvidia ngusulkeun karya patali, tapi mamang linger dina industri ngeunaan feasibility. Kahartos yén dibandingkeun sareng INT8, kauntungan utami FP8 nyaéta kuantisasi pasca-latihan tiasa ngahontal presisi anu ampir henteu rugi bari sacara signifikan ningkatkeun kagancangan inferensi. Nalika ngabandingkeun kana FP16, FP8 tiasa ngawujudkeun akselerasi dua kali dina H20 Nvidia sareng langkung akselerasi 1,5 kali dina H100. Utamana, nalika diskusi ngeunaan tren kakuatan komputasi domestik ditambah modél domestik kéngingkeun moméntum, spekulasi ngeunaan naha Nvidia tiasa kaganggu, sareng naha parit CUDA tiasa dileungitkeun, janten langkung umum. Hiji kanyataan anu teu tiasa dipungkir nyaéta DeepSeek memang nyababkeun panurunan anu ageung dina nilai pasar Nvidia, tapi pergeseran ieu nyababkeun patarosan ngeunaan integritas kakuatan komputasi luhur Nvidia. Narasi anu ditampi sateuacana ngeunaan akumulasi komputasi anu didorong ku modal ditantang, tapi tetep sesah pikeun Nvidia diganti pinuh dina skenario latihan. Analisis pamakean jero CUDA DeepSeek nunjukkeun yén kalenturan-sapertos nganggo SM pikeun komunikasi atanapi ngamanipulasi kartu jaringan langsung-henteu tiasa dianggo pikeun GPU biasa. Sudut pandang industri nekenkeun yén parit Nvidia ngawengku sakabéh ékosistem CUDA tinimbang ngan CUDA sorangan, sarta PTX (Parallel Thread Execution) parentah nu DeepSeek employs masih bagian tina ékosistem CUDA. "Dina istilah pondok, kakuatan komputasi Nvidia urang teu bisa bypassed-ieu utamana jelas dina latihan; kumaha oge, deploying kartu domestik pikeun alesan bakal rélatif gampang, jadi kamajuan kamungkinan bakal leuwih gancang. Adaptasi tina kartu domestik utamana museurkeun kana inferensi; teu saurang ogé geus junun ngalatih modél kinerja DeepSeek dina kartu domestik dina skala, "saurang analis industri nyarios ka AI Review. Gemblengna, tina sudut pandang inferensi, kaayaan anu nyorong pikeun chip modél ageung domestik. Kasempetan pikeun pabrik chip domestik dina ranah inferensi langkung dibuktikeun kusabab syarat latihan anu luhur pisan, anu ngahalangan asupna. Analis contend yén saukur harnessing kartu inferensi domestik cukup; lamun perlu, acquiring hiji mesin tambahan meujeuhna, sedengkeun model latihan penah unik tantangan-ngatur jumlah ngaronjat mesin bisa jadi burdensome, sarta ongkos kasalahan luhur bisa négatip dampak hasil latihan. Pelatihan ogé ngagaduhan syarat skala klaster khusus, sedengkeun tungtutan kluster pikeun inferensi henteu ketat, sahingga ngagampangkeun syarat GPU. Ayeuna, kinerja kartu H20 tunggal Nvidia henteu ngaleuwihan Huawei atanapi Cambrian; kakuatan na perenahna di clustering. Dumasar kana dampak sakabéh dina pasar kakuatan komputasi, pangadeg Luchen Téhnologi, You Yang, nyatet dina wawancara jeung AI Technology Review, "DeepSeek bisa samentara ngaruksak ngadegna sarta rental klaster komputasi latihan ultra-badag. Dina jangka panjang, ku nyata ngurangan waragad pakait sareng latihan model badag, penalaran, sarta aplikasi, paménta pasar kamungkinan surge on paménta ieu terus-terusan dina AI. pasar kakuatan komputasi". Salaku tambahan, "Paménta DeepSeek pikeun nalar sareng jasa fine-tuning langkung cocog sareng bentang komputasi domestik, dimana kapasitas lokal kawilang lemah, ngabantosan ngirangan runtah tina sumber daya dianggurkeun pasca-kluster; ieu nyiptakeun kasempetan anu lumayan pikeun produsén dina tingkat anu béda tina ékosistem komputasi domestik. Luchen Technology parantos kolaborasi sareng Huawei Cloud pikeun ngaluncurkeun séri DeepSeek R1 nalar API sareng jasa pencitraan awan dumasar kana kakuatan komputasi domestik. Anjeun Yang nyatakeun optimis ngeunaan masa depan: "DeepSeek nimbulkeun kapercayaan kana solusi anu diproduksi sacara domestik, nyorong sumanget anu langkung ageung sareng investasi dina kamampuan komputasi domestik ka hareup."
kacindekan
Naha DeepSeek "langkung saé" tibatan ChatGPT gumantung kana kabutuhan sareng tujuan khusus pangguna. Pikeun tugas anu peryogi kalenturan, béaya rendah, sareng kustomisasi, DeepSeek tiasa langkung unggul. Pikeun tulisan kreatif, panalungtikan umum, sareng panganteur paguneman anu ramah-pamaké, ChatGPT tiasa mingpin. Unggal alat ngagaduhan tujuan anu béda-béda, janten pilihanna bakal gumantung pisan kana kontéks dimana aranjeunna dianggo.
Kabel Kontrol
Sistem Kabel Terstruktur
Jaringan & Data, Kabel Fiber-Optic, Patch Cord, Modul, Faceplate
16-18 Apr, 2024 Énergi Wétan Tengah di Dubai
April 16-18, 2024 Securika di Moscow
9 Mei 2024 PRODUK ANYAR & TEKNOLOGI ACARA LUNCURKEUN di Shanghai
22-25 Oktober 2024 KAAMANAN CHINA di Beijing
Nov.19-20, 2024 SAMBUNGAN DUNYA KSA
waktos pos: Feb-10-2025