近日，DeepSeek 團隊發(fā)布了關于其最新模型 DeepSeek-V3的一篇技術論文，重點討論了在大規(guī)模人工智能模型訓練中遇到的 “擴展挑戰(zhàn)” 以及與硬件架構相關的思考。這篇長達14頁的論文不僅總結了 DeepSeek 在開發(fā) V3過程中的經(jīng)驗與教訓，還為未來的硬件設計提供了深刻的見解。值得注意的是，DeepSeek 的 CEO 梁文鋒也參與了論文的撰寫。
論文地址: https://arxiv.org/pdf/2505.09343
該研究表明，當前大語言模型（LLM）的迅速擴展暴露了現(xiàn)有硬件架構的許多局限性，比如內存容量、計算效率和互連帶寬。DeepSeek-V3在2048塊 NVIDIA H800GPU 集群上訓練，通過有效的硬件感知模型設計，克服了這些限制，實現(xiàn)了經(jīng)濟高效的大規(guī)模訓練和推理。
論文中提出了幾個關鍵點。首先，DeepSeek-V3采用了先進的 DeepSeekMoE 架構和多頭潛在注意力（MLA）架構，極大地提高了內存效率。MLA 技術通過壓縮鍵值緩存，顯著降低了內存使用，使得每個 token 只需70KB 的內存，相比其他模型大幅減少。
其次，DeepSeek 還實現(xiàn)了成本效益的優(yōu)化。通過其混合專家（MoE）架構，DeepSeek-V3在激活參數(shù)的數(shù)量上實現(xiàn)了顯著的降低，訓練成本相比于傳統(tǒng)密集模型降低了一個數(shù)量級。此外，該模型在推理速度上也進行了優(yōu)化，采用雙微批次重疊架構來最大化吞吐量，確保 GPU 資源得到充分利用。
DeepSeek 在未來硬件設計方面提出了創(chuàng)新的思考。他們建議通過聯(lián)合優(yōu)化硬件和模型架構，來應對 LLM 的內存效率、成本效益和推理速度三大挑戰(zhàn)。這為日后的 AI 系統(tǒng)開發(fā)提供了寶貴的參考。
