人工智慧军备竞赛在国内外连续迭代演进 。OpenAI、谷歌
、微软、阿里巴巴等不断推出新软件 ，MCP协议、众汇官方网站AI编程
、具身智慧机器人、芯片自研等场景多样拓展 。自从年初引起全球震动并激发诸多领域AI变革以来，DeepSeek的一举一动都备受留意 ，但其新近R2模型千呼万唤仍未推出 。 5月14日，众汇官网DeepSeek团队发表新近论文 ，说明其DeepSeek-V3模型在硬件架构和模型设计方面的关键创新 ，曝光大规模训练和推理的降本秘诀，令人瞩目的效率突破是如何做到的 ，又给业内很大启发
。 
这篇发表在arXiv平台的论文Insights into DeepSeek-V3:Scaling Challenges and Reflections on Hardware for AI Architectures ，DeepSeek创始人兼CEO梁文锋出现在合著名单中 。 相较此前的DeepSeek-V3技术报告，本篇论文的核心不在算法 ，而是从硬件架构和模型设计双重视角出发，探讨了硬件和模型两者如何相互配合，以实现低成本的大规模训练和推理 ，主要涵盖五方面素材
，包括DeepSeek模型的设计原则 、低精度驱动设计 、以互联为驱动的EX外汇官网设计 、大规模网络驱动设计 、面向将来的硬件架构设计 。 论文核心介绍了多头潜在注意力（MLA）以提高内存效率 、混合学者（MoE）架构以优化计算与通信权衡
、FP8混合精度训练以充分发挥硬件潜力，以及多平面网络拓扑以最小化集群级网络开销等关键创新，还为将来AI硬件与模型协同设计倡导了提议 。 大模型的迅猛扩张暴露了硬件的架构瓶颈 ：内存容量不足
、计算效率低下 、互连带宽受限等 。DeepSeek研究团队通过根本设施与算法团队的深度协作 ，开发了一个适用于MoE模型的FP8混合精度训练框架。在混合精度训练中
，模型的权重和激活值可以利用FP8进行计算 ，而关键的梯度计算和优化步骤则利用更高的精度（如FP32）来保证训练的平稳性，从而在不损失模型性能的前提下，充分发挥硬件的计算水平 ，加速训练流程 ，降低训练成本和内存占用
。 论文披露了对通信架构的重构 。DeepSeek倡导多平面双层胖树网络（MPFT） ，将旧有三层网络拓扑压缩为两层 ，通过8个独立网络平面实现流量隔离和成本下降 。这是DeepSeek第一次披露超大规模集群的网络优化计划。 他们还倡导了将来硬件架构设计的前瞻性方
| 
楼主
收藏
点赞