以DeepSeek-V3 为例,它是在2048 块NVIDIA H800 GPU 集群上进行训练,展示了硬件感知模型协同设计如何高效地应对这些限制,并最终实现了经济高效的大规模训练与推理。 因此,这项新研究并非重复DeepSeek-V3 的详细架构和算法细节,而是从硬件架构和模型设计的双重视角,探讨它们之间在实现经济高效的大规模训练和推理
DeepSeek刚刚发表了一篇名为《深入解读 DeepSeek-V3：AI 架构的扩展挑战与硬件思考》（Insights into DeepSeek-V3: Scaling Challenges and Reflections on Hardware for AI Architectures）的回顾性论文，梁文锋也是作者之一。这篇论文深入剖析了最新的大模型DeepSeek-V3及其AI基础设施扩展方案，DeepSeek-V3的实践充分证明...
【梁文锋等发表DeepSeek V3回顾性论文】《科创板日报》16日讯，近日DeepSeek创始人梁文锋等人发表了一篇名为《Insights into DeepSeek-V3: Scaling Challenges and Reflections on Hardware for Al Architectures（深入了解DeepSeek-V3：人工智能架构硬件的扩展挑战与思考）》的回顾性论文，深入分析了DeepSeek-V3/R1模型架...
相比其他模型（如LLaMA-3、Qwen-2.5），DeepSeek-V3的KV缓存大小每token仅需70 KB，是传统方法的1/7到1/4，大幅降低显存压力，尤其适合长文本处理。在计算优化方面，DeepSeek-V3所采用的方法，则是MoE和FP8低精度训练。MoE，即将模型参数分成多个 “专家”，每次只激活部分专家处理输入，显著减少实际计算量。Deep...
而这篇论文所要解决的,正是上述的这些老大难的问题。 △DeepSeek-V3的基本架构 DeepSeek团队首先是对内存进行了优化,所采用的方法则是多头潜在注意力(MLA),为的就是减少 “键值缓存”(KV Cache)的内存占用。 传统模型每个注意力头都需要独立缓存键值对,而MLA通过投影矩阵将所有头的键值对压缩成一个更小的 “潜...
论文地址:arxiv.org/pdf/2505.0934 众所周知,如今大语言模型(LLM)的快速扩展暴露了当前硬件架构的一些关键局限性,包括内存容量、计算效率和互连带宽。以 DeepSeek-V3 为例,它是在 2048 块 NVIDIA H800 GPU 集群上进行训练,展示了硬件感知模型协同设计如何高效地应对这些限制,并最终实现了经济高效的大规模训练与推理...
近日，DeepSeek 团队发布了关于其最新模型 DeepSeek-V3的一篇技术论文，重点讨论了在大规模人工智能模型训练中遇到的 “扩展挑战” 以及与硬件架构相关的思考。这篇长达14页的论文不仅总结了 DeepSeek 在开发 V3过程中的经验与教训，还为未来的硬件设计提供了深刻的见解。值得注意的是，DeepSeek 的 CEO 梁文锋也参与...
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2505.09343 众所周知,如今大语言模型(LLM)的快速扩展暴露了当前硬件架构的一些关键局限性,包括内存容量、计算效率和互连带宽。以 DeepSeek-V3 为例,它是在 2048 块 NVIDIA H800 GPU 集群上进行训练,展...
而这篇论文所要解决的,正是上述的这些老大难的问题。 △DeepSeek-V3的基本架构 DeepSeek团队首先是对内存进行了优化,所采用的方法则是多头潜在注意力(MLA),为的就是减少 “键值缓存”(KV Cache)的内存占用。 传统模型每个注意力头都需要独立缓存键值对,...
DeepSeek-V3通过四项核心技术解决大模型硬件瓶颈:内存优化(MLA降低KV缓存至传统1/7)、计算优化(MoE+FP8训练成本减半)、通信优化(多层网络延迟降30%)、推理加速(多token预测提速1.8倍),并提出下一代AI硬件需支持低精度计算、智能网络拓扑等五大改进方向。• 🧠内存优化:MLA技术压缩键值缓存,显存占用仅为传统模型的...