DeepSeek MoE: Kos Pengiraan Lebih Rendah D...

Tarikh: 22 Mei 2026

Dunia kecerdasan buatan (AI) sentiasa berkembang pesat, dan dengan setiap kemajuan, datanglah cabaran baharu terutamanya dalam aspek kos pengiraan. Model AI berskala besar, seperti Large Language Models (LLMs), terkenal dengan keupayaan luar biasa mereka, tetapi juga memerlukan sumber pengkomputeran yang sangat tinggi, menjadikan ia sukar diakses oleh banyak pihak, terutamanya bagi Perusahaan Kecil dan Sederhana (PKS) di Malaysia. Namun, inovasi terkini dalam seni bina Model "Expert" Campuran (Mixture-of-Experts, MoE), khususnya DeepSeek MoE, menjanjikan penyelesaian dengan menawarkan keupayaan yang setanding, malah lebih baik, dengan kos pengiraan yang jauh lebih rendah.

Artikel ini akan meneroka secara mendalam seni bina DeepSeek MoE, menjelaskan mekanisme di sebalik kecekapan kos pengiraannya, dan membincangkan bagaimana manfaat ini boleh memacu transformasi digital serta inovasi di Malaysia.

Memahami Asas Model "Expert" Campuran (MoE)

Sebelum kita menyelami DeepSeek MoE secara khusus, adalah penting untuk memahami apa itu MoE dan bagaimana ia berbeza daripada model Transformer tradisional.

Perbezaan MoE dengan Model "Dense" Tradisional

Model "dense" Transformer yang biasa kita kenali seperti BERT atau GPT-3, mengaktifkan keseluruhan rangkaian neuron untuk setiap token input yang diproses. Ini bermakna, walaupun input hanya memerlukan sebahagian kecil daripada pengetahuan model, semua neuron perlu diaktifkan, memakan sumber pengkomputeran yang besar dari segi masa dan tenaga.

Pusat data dengan rak pelayan yang sibuk dengan kabel rangkaian yang teratur, melambangkan infrastruktur pengkomputeran AI. *Imej: Pusat data dengan rak pelayan yang sibuk dengan kabel rangkaian yang teratur, melambangkan infrastruktur pengkomputeran AI.*

Sebaliknya, model MoE menggunakan pendekatan yang berbeza: ia membahagikan pengetahuan model kepada beberapa "pakar" (experts) yang lebih kecil. Apabila input diterima, bukannya mengaktifkan semua bahagian model, ia menggunakan satu "router" atau "gating network" untuk memilih hanya beberapa pakar yang paling relevan untuk memproses input tersebut. Konsep ini dikenali sebagai "sparse activation" atau pengaktifan jarang. Ini membolehkan model menjadi sangat besar (dengan banyak pakar), tetapi hanya menggunakan sebahagian kecil daripada keseluruhan kapasitinya pada satu masa untuk inferens.

Kelebihan Konseptual MoE

  • Skalabiliti Tinggi: MoE membolehkan pembangunan model dengan bilangan parameter yang jauh lebih besar berbanding model dense, tanpa peningkatan kos pengiraan inferens yang linear. Ini kerana hanya sebahagian kecil pakar diaktifkan.
  • Inferens Lebih Efisien: Walaupun model mungkin mempunyai berbilion-bilion parameter, kos pengiraan untuk memproses satu input adalah berdasarkan bilangan pakar yang diaktifkan (biasanya 2-4 pakar), bukan keseluruhan model.
  • Spesialisasi Pakar: Setiap pakar boleh dilatih untuk mengkhusus dalam domain atau jenis tugas tertentu, membolehkan model mencapai prestasi yang lebih baik dalam pelbagai tugas.

DeepSeek MoE: Inovasi di Sebalik Kecekapan Kos

DeepSeek MoE adalah salah satu contoh terkemuka dalam seni bina MoE yang telah menunjukkan prestasi cemerlang dengan kecekapan kos yang mengagumkan. Kunci kepada kejayaan DeepSeek MoE terletak pada beberapa inovasi dalam reka bentuk seni bina dan strategi latihannya.

Reka Bentuk Router yang Cekap

Dalam DeepSeek MoE, peranan router (juga dikenali sebagai gating network) adalah sangat kritikal. Router bertanggungjawab untuk menentukan pakar mana yang paling sesuai untuk memproses token input tertentu. DeepSeek MoE menggunakan strategi router yang dioptimumkan untuk memastikan pemilihan pakar yang tepat dan juga pengimbangan beban (load balancing) yang cekap di kalangan pakar.

Mengatasi Cabaran Latihan MoE

Secara tradisinya, melatih model MoE adalah sukar kerana cabaran seperti:

  • Load Imbalance (Ketidakseimbangan Beban): Sesetengah pakar mungkin menjadi terlalu popular dan dibebani kerja, manakala yang lain kurang digunakan, menyebabkan pembaziran sumber.
  • Degradasi Kualiti: Pemilihan pakar yang tidak optimum boleh menjejaskan kualiti output model.

DeepSeek MoE menangani isu-isu ini melalui mekanisme latihan yang inovatif, yang menggalakkan penggunaan pakar secara seimbang dan memastikan setiap pakar dilatih untuk mengkhusus dalam bidangnya tanpa menjejaskan prestasi keseluruhan.

Komponen Utama DeepSeek MoE

Untuk memahami mengapa DeepSeek MoE begitu cekap, mari kita lihat komponen utamanya:

Pakar (Experts)

Dekat dengan cip komputer dengan litar bercetak, mewakili kompleksiti dan kuasa pemprosesan dalam seni bina AI. *Imej: Dekat dengan cip komputer dengan litar bercetak, mewakili kompleksiti dan kuasa pemprosesan dalam seni bina AI.*

Setiap "pakar" dalam DeepSeek MoE biasanya terdiri daripada lapisan feed-forward network (FFN) yang kecil. Dalam seni bina Transformer, lapisan FFN ini bertanggungjawab untuk memproses representasi token yang telah diubah oleh mekanisme perhatian (attention mechanism). Dalam konteks MoE, setiap pakar boleh diibaratkan sebagai satu modul pengetahuan yang berbeza. Apabila bilangan pakar meningkat, kapasiti keseluruhan model turut meningkat, membolehkan model mempelajari hubungan yang lebih kompleks dan nuansa dalam data. DeepSeek MoE boleh mengandungi ratusan, bahkan ribuan pakar, menjadikan model keseluruhan mempunyai berbilion-bilion parameter.

Router (Gating Network)

Router adalah jantung kepada seni bina MoE. Ia adalah rangkaian neural kecil yang menerima representasi token input dan menghasilkan skor untuk setiap pakar. Berdasarkan skor ini, router akan memilih k pakar teratas (di mana k biasanya 2 atau 4) untuk memproses token tersebut. Pemilihan ini adalah dinamik; pakar yang berbeza boleh dipilih untuk token yang berbeza dalam ayat yang sama.

DeepSeek MoE menggunakan mekanisme router yang canggih yang bukan sahaja memilih pakar tetapi juga:

  • Mengimbangkan Beban: Router DeepSeek MoE direka untuk menggalakkan pengagihan beban kerja yang seimbang di kalangan pakar. Ini mengelakkan situasi di mana sesetengah pakar menjadi "terlalu sibuk" manakala yang lain tidak digunakan, memastikan penggunaan sumber kad grafik yang optimum.
  • Meminimumkan Penggunaan Sumber: Dengan memilih hanya segelintir pakar, kos pengiraan dapat dikurangkan secara drastik semasa fasa inferens.

Sistem Pemuatan Seimbang (Load Balancing)

Sistem pengimbangan beban adalah penting untuk kecekapan MoE. Tanpa ia, beberapa pakar mungkin menarik semua trafik, manakala yang lain kekal tidak digunakan. DeepSeek MoE menggabungkan terma pengimbangan beban ke dalam fungsi kerugian (loss function) semasa latihan. Ini secara aktif mendorong router untuk mengagihkan token secara lebih rata di kalangan pakar, memastikan semua pakar menyumbang dan dilatih dengan berkesan. Hasilnya adalah penggunaan perkakasan yang lebih baik dan prestasi model yang lebih konsisten.

Bagaimana DeepSeek MoE Mengurangkan Kos Pengiraan?

Inilah intipati utama artikel ini. Kecekapan kos DeepSeek MoE berpunca daripada beberapa prinsip utama:

1. Inferens Sparsiti (Sparse Inference)

Ini adalah kelebihan terbesar MoE. Walaupun DeepSeek MoE boleh mempunyai berbilion-bilion parameter, semasa inferens (apabila model digunakan untuk menjana output), hanya sebahagian kecil daripada parameter tersebut (iaitu, parameter dalam k pakar terpilih) diaktifkan. Ini bermakna:

  • Kurang Operasi FLOPs: Bilangan operasi titik terapung (Floating Point Operations per second, FLOPs) yang diperlukan untuk memproses setiap token adalah jauh lebih rendah berbanding model dense dengan bilangan parameter keseluruhan yang sama.
  • Memori yang Lebih Rendah untuk Inferens: Hanya bobot (weights) bagi pakar yang diaktifkan perlu dimuatkan ke dalam memori kad grafik pada masa yang diberikan, mengurangkan keperluan memori yang kritikal, terutamanya untuk kad grafik yang mempunyai memori terhad.

2. Pemuatan Memori Optimum

Dalam model dense yang besar, keseluruhan model perlu dimuatkan ke dalam memori kad grafik. Ini memerlukan kad grafik berprestasi tinggi dengan jumlah VRAM yang sangat besar, yang mahal dan tidak mesra bajet. Dengan DeepSeek MoE, walaupun keseluruhan model mungkin terlalu besar untuk satu kad grafik, hanya subset pakar yang relevan dimuatkan ke dalam VRAM pada satu masa. Ini membolehkan model yang sangat besar dijalankan pada perkakasan yang lebih sederhana atau dalam konfigurasi pengkomputeran teragih (distributed computing) yang lebih efisien. Ini sangat relevan untuk PKS di Malaysia yang mungkin tidak mempunyai bajet untuk pusat data berskala besar.

3. Parallelisme dan Penggunaan Kad Grafik

Seni bina MoE secara semula jadi mesra kepada pengkomputeran selari. Setiap pakar boleh diletakkan pada kad grafik atau nod pengkomputeran yang berbeza. Apabila router memilih pakar, token boleh dihantar ke kad grafik yang berkaitan untuk pemprosesan. Ini membolehkan:

  • Peningkatan Throughput: Lebih banyak token boleh diproses secara selari pada unit pemprosesan yang berbeza.
  • Penskalaan Mendatar: Kapasiti model boleh ditingkatkan dengan mudah dengan menambah lebih banyak kad grafik atau nod, setiap satu menempatkan lebih banyak pakar. Ini memanfaatkan sepenuhnya keupayaan rangkaian moden.

4. Skala Model Lebih Baik dengan Kos Yang Terkawal

DeepSeek MoE membolehkan pembangunan model yang mempunyai bilangan parameter efektif yang sangat besar (jutaan hingga berbilion-bilion) tanpa kos inferens meningkat secara eksponen. Ini adalah "sweet spot" untuk AI: model yang lebih besar cenderung lebih pintar dan mampu melakukan tugas yang lebih kompleks, dan dengan MoE, kita boleh mencapai skala ini tanpa kos pengiraan yang melumpuhkan. Ini bermakna syarikat boleh membina aplikasi AI yang lebih berkuasa dengan perbelanjaan operasi yang lebih rendah.

Implikasi dan Manfaat untuk Perniagaan di Malaysia

Kecekapan kos yang ditawarkan oleh DeepSeek MoE mempunyai implikasi besar untuk landskap teknologi di Malaysia.

PKS dan Transformasi Digital yang Lebih Aksesibel

Bagi PKS di Malaysia, kos pengkomputeran sering menjadi penghalang utama kepada penggunaan AI yang canggih. Dengan DeepSeek MoE, mereka kini boleh:

  • Mengakses Model AI Berprestasi Tinggi: Menggunakan model LLM atau AI lain yang sangat berkuasa untuk tugas-tugas seperti penjanaan kandungan, perkhidmatan pelanggan automatik (chatbot), analisis sentimen pasaran, dan pengoptimuman operasi, tanpa perlu melabur besar dalam infrastruktur kad grafik berkuasa tinggi.
  • Mengurangkan Perbelanjaan Operasi: Kos tenaga elektrik untuk menjalankan AI juga dapat dikurangkan, selari dengan aspirasi negara ke arah kemampanan.
  • Memacu Inovasi: Membangunkan produk dan perkhidmatan baharu yang didorong oleh AI, memberikan kelebihan kompetitif dalam pasaran tempatan dan serantau.

Aplikasi Khusus dalam Pelbagai Industri

  • Pendidikan: Membangunkan tutor AI yang peribadi atau alat pembelajaran interaktif.
  • Kesihatan: Pembantu diagnostik atau sistem pengurusan rekod pesakit yang lebih cekap.
  • Kewangan: Analisis risiko, pengesanan penipuan, atau penasihat kewangan AI.
  • Peruncitan: Penyesuaian pengalaman pelanggan, ramalan trend jualan, pengurusan inventori.

Penjimatan Kos Infrastruktur dan Operasi

Penyedia perkhidmatan awan atau pusat data di Malaysia boleh menawarkan perkhidmatan inferens AI yang lebih murah kepada pelanggan mereka dengan menggunakan model MoE seperti DeepSeek. Ini akan membuka peluang kepada lebih banyak perniagaan untuk mengintegrasikan AI ke dalam operasi harian mereka, mempercepatkan kadar transformasi digital di seluruh negara.

Cabaran dan Pertimbangan Implementasi

Walaupun DeepSeek MoE menawarkan banyak kelebihan, terdapat juga beberapa cabaran yang perlu dihadapi:

  • Kompleksiti Latihan: Melatih model MoE masih lebih kompleks daripada model dense, memerlukan kepakaran dalam pengagihan beban dan pengoptimuman hiperparameter.
  • Infrastruktur Rangkaian: Untuk model MoE yang teragih merentasi banyak kad grafik atau nod, rangkaian berprestasi tinggi adalah penting untuk komunikasi yang cekap antara pakar dan router.
  • Ketersediaan Kepakaran: Membangun dan menyelenggara sistem AI berasaskan MoE memerlukan jurutera dan saintis data dengan set kemahiran khusus.

Masa Depan DeepSeek MoE dan AI di Malaysia

DeepSeek MoE mewakili lonjakan penting dalam kecekapan AI, menunjukkan bahawa prestasi tinggi tidak semestinya datang dengan kos pengiraan yang melampau. Bagi Malaysia, ini adalah peluang keemasan. Dengan memanfaatkan teknologi seperti DeepSeek MoE, kita boleh mempercepatkan adopsi AI di kalangan PKS dan syarikat besar, memupuk ekosistem inovasi yang lebih inklusif. Pelaburan dalam penyelidikan dan pembangunan (R&D) tempatan dalam bidang AI dan infrastruktur pengkomputeran akan menjadi kunci untuk merealisasikan potensi penuh MoE dan memposisikan Malaysia sebagai hab AI serantau.

Kesimpulannya, DeepSeek MoE bukan sahaja menunjukkan kemajuan teknikal yang mengagumkan, tetapi juga membuka pintu kepada penggunaan AI yang lebih luas dan saksama. Dengan kos pengiraan yang lebih rendah, teknologi ini berpotensi besar untuk memperkasakan perniagaan di Malaysia untuk memacu inovasi dan mencapai matlamat transformasi digital mereka.