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DeepSeek-v3大模型只用了2048张H800显卡,2个月不到时间训练完毕,计算预算只有不到600万美元,简单点说就是v3大模型训练只需要之前算力的1/10,对于机构吹嘘的算力的需求并没有想象中的那么大,甚至只有以前10%的水平,很多人可能不知道这个东西是啥,简单说两嘴,DeepSeek-V3是幻方量化旗下的模型,作为6710亿参数的专...
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而这里,清华的徐勇课题组尝试运用 Deep learning 直接从空间结构到H,其训练数据集由DFT计算支持,相当殷实可靠,对于同一类的材料物质,运用同一组模型参量可能问题不大。总之他们提供了一种低额计算代价的哈密顿量生成方法,即DeepH,用于在实验设计阶段快速预测材料性质,筛选出性质优秀概率大的材料。
FlashMLA 的改进是:通过动态调度和内存优化,让Hopper GPU(如 H800)的算力被“榨干”,相同硬件下吞吐量显著提升。这意味着企业可以用相同的 GPU 服务器完成几倍的任务量,大幅降低推理成本。 3,对于英伟达,DeepSeek的工作对于NV来说非常重要,是 NV 生态价值的重要组成。原本生态就是这样,各种优化、各种创新。之前...
Deepseek开源周FlashMLA | DeepSeek在2025年2月24日启动的“开源周”中,首个重磅项目**FlashMLA**引发了广泛关注。用大白话来说,这是一个专门为英伟达高性能显卡(比如H100/H800)设计的“加速神器”,能让大语言模型(比如聊天机器人、文本生成工具)在处理**长度不一的句子或对话**时更快、更省资源,大幅降低AI...
有趣[咖啡]SemiAnalysis在最新的分析中,对DeepSeek的GPU数据进行了摸底,纠正了此前关于DeepSeek拥有50,000个H100的错误说法。实际情况是,DeepSeek拥有10,000个H800、约10,000个H100,以及剩下约30,000个H20,其中H20是Nvidia在出口管制法案后为中国市场定制的产品。其服务器CapEx总额接近13亿美元,这些GPU由High-Flye...
$朗科科技(SZ300042)$ 每日成本:87,072美元(基于H800 GPU租赁成本2美元/小时,共使用226.75个节点,每个节点含8个GPU)。 理论收入:若所有token按R1定价计费(输入1元/百万token,输出16元/百万token),日收入可达562,027美元,利润率为545%。 实际收入差距:因部分服
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