Theoretisches Inferenz-Modell für DeepSeek: Performance aus Hardware-Primitiven herleiten

Aktuell ist DeepSeek v3 das beliebteste Open-Source-Large-Language-Model. Das DeepSeek-Team hat kürzlich erhebliche Inference-Time-Optimierungen eingeführt, die das Modell trotz seiner enormen Größe erstaunlich effizient bedienbar machen.

Um die Auswirkungen dieser Architekturentscheidungen und Optimierungen zu untersuchen, haben wir ein theoretisches Modell entwickelt, mit dem sich Durchsatz auf Basis spezifischer Hardware-Parameter abschätzen lässt. Unser Ziel? Praktische Einsichten für alle bieten, die sich in der komplexen Welt der Inferenz von großen „Mixture-of-Experts"-Modellen (MoE) bewegen.

Um unsere Überlegungen und Erfahrungen zu teilen, haben wir einen umfassenden Bericht zusammengestellt, in dem wir die Trade-offs zwischen Latenz, Durchsatz und Kosten über verschiedene Hardware-Setups hinweg aufschlüsseln. Wir zeigen, wie Faktoren wie GPU-Anzahl und Interconnect-Geschwindigkeit den Performance-Engpass verschieben können – sei es Compute, Speicher oder Kommunikationsbandbreite.

Neugierig, wie sich diese Trade-offs in realen Szenarien auswirken? Hier den vollständigen Bericht herunterladen und tiefer in die Daten eintauchen, um die Intuition rund um Inference-Performance zu schärfen.