DeepSeek推出涵盖全套大模型训练的论文，彰显卓越工程能力
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近日，DeepSeek发布了一篇关于大模型训练的最佳端到端技术论文，引发业界广泛关注。该论文全面阐述了DeepSeek在大模型研发中的技术突破，涵盖软件、硬件及混合优化方案，展现了其令人惊叹的工程深度。
在**软件**层面，论文详细介绍了多头潜在注意力机制（MLA），显著降低推理过程中的内存占用;FP8混合精度训练通过低精度计算提升效率，同时保证数值稳定性;DeepEP通信库优化了专家并行(EP)通信，支持FP8低精度操作，加速MoE模型训练与推理;LogFMT对数浮点格式则通过均匀化激活分布，进一步优化计算效率。
在**硬件**方面，DeepSeek采用Multi-Rail Fat Tree网络拓扑，结合Ethernet RoCE交换机，极大提升了集群网络性能，降低了通信开销，确保大规模训练的高效性
**混合优化**包括IBGDA（基于InfiniBand的组数据聚合），通过高效通信内核减少跨节点MoE训练的瓶颈;3FS(Fire-Flyer文件系统)充分利用现代SSD和RDMA网络带宽，优化数据访问效率，为AI高性能计算提供强力支持。
DeepSeek通过算法、框架与硬件的协同设计，克服了内存容量、计算效率和互联带宽的瓶颈，显著降低了训练成本。其V3模型在2048块NVIDIA H800GPU上训练，仅需278.8万GPU小时，性能媲美顶级闭源模型，彰显了开源AI的巨大潜力。
这篇论文不仅展示了DeepSeek在技术创新上的领先地位，也为全球AI社区提供了宝贵的参考，推动了大模型训练的效率与可及性。DeepSeek的开放协作精神和工程实力，正引领AI技术迈向新高度。
论文地址：https://www.alphaxiv.org/abs/2505.09343
DeepSeek推出涵盖全套大模型训练的论文，彰显卓越工程能力
DeepSeek发布的关于大模型训练的端到端论文《Insights into DeepSeek-V3: Scaling Challenges and Reflections on Hardware for AI Architectures》展示了其在大模型训练中的卓越工程深度。以下是论文的主要内容和亮点：
硬件与模型协同设计
硬件感知模型设计：DeepSeek-V3通过硬件感知模型设计（如MLA、MoE、FP8）和网络优化（如多平面拓扑）实现了高效的大规模训练与推理。例如，采用MLA技术显著减少了KV缓存大小，每个token仅需70KB，远低于其他模型。
网络优化：论文提出了多平面Fat-Tree网络，采用两层拓扑替代传统三层结构，降低了集群网络成本，同时支持大规模扩展。此外，通过低延迟优化（如InfiniBand GPUDirect Async）将端到端延迟降低至微秒级。
算法创新：DeepSeek-V3引入多令牌预测（MTP）技术，通过轻量级模块并行生成多个候选令牌，验证接受率达80%~90%，推理速度提升1.8倍。
流水线并行：DeepSeek-V3采用DualPipe流水线并行策略，双向设计显著减少了流水线气泡，提高了GPU利用率。这种设计通过精细调度计算和通信，进一步提升了整体效率。
长上下文扩展：为了处理长文本，DeepSeek-V3采用两阶段训练策略，将上下文窗口从4K扩展到128K，同时保持超参数不变。这使得模型在处理长文档时表现出色。
推理加速：MTP技术不仅提升了推理速度，还与消费级GPU深度适配，使得模型在单块RTX 4090显卡上实现近20TPS的性能。
成本与效率
训练成本：DeepSeek-V3仅需2048块H800显卡，总训练成本为278.8万GPU小时，显著低于同级别模型的训练成本。
推理部署：通过优化，DeepSeek-V3的推理部署成本大幅降低，适合资源受限的场景。
论文还对未来硬件提出了建议，包括支持FP32累积精度的AI加速器、集成通信协处理器的DPU等。这些创新有望进一步提升大模型训练的效率和可扩展性。
总的来说，DeepSeek-V3的端到端论文不仅展示了其在硬件和算法上的创新，还为未来大模型训练提供了宝贵的见解和方向。
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