DeepSeek-V3洞察：扩展挑战与对人工智能架构硬件的思考

简介

大型语言模型（LLMs）的快速扩展揭示了当前硬件架构的关键局限性，包括内存容量、计算效率和互连带宽方面的限制。在2048个NVIDIA H00 GPU上训练的DeepSeek-V3展示了硬件感知模型协同设计如何有效应对这些挑战，实现具有成本效益的训练和大规模推理。

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本文对DeepSeek-V3/R1模型架构及其AI基础设施进行了深入分析，重点介绍了诸如多平面潜在注意力（MLA）以提高内存效率、专家混合（MoE）架构以优化计算 – 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。基于DeepSeek-V3开发过程中遇到的硬件瓶颈，我们与学术界和工业界的同行就潜在的未来硬件方向进行了更广泛的讨论，包括精确低精度计算单元、扩展和扩展收敛以及低延迟通信织物的创新。

这些见解强调了硬件和模型协同设计在满足不断升级的AI工作负载需求方面的关键作用，为下一代AI系统的创新提供了实用蓝图。

备注：该文献采用英文格式，需要辅助翻译软件，推荐大家可以使用小旺AI截图，截图直接翻译，不懂得内容还可以直接联动Deepseek展开二次询问。

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目录

1、DeepSeek-V3洞察：扩展挑战与对人工智能架构硬件的思考（英文版）

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