DeepSeek开源重大进展：三剑客震撼发布，梁文锋团队引爆AI芯片需求

2月27日，DeepSeek宣布了一次重要的开源行动，推出了三项关键技术和工具：DualPipe、EPLB（专家并行负载均衡器）以及详细的性能分析数据。这些技术不仅展示了DeepSeek在AI领域的深厚积累，还预示着未来AI模型训练和推理的全新方向。DeepSeek-V3和R1模型背后的并行计算优化技术也在GitHub上进行了详细解析。

DualPipe：革新计算与通信的双向流水线并行算法

DualPipe是一种用于V3和R1训练中的新型双向流水线并行算法，它能够显著减少流水线气泡，从而提高计算效率。相较于传统的1F1B（交替执行前向和后向传播）和ZB1P（零气泡单向流水线）方法，DualPipe仅增加了1倍的激活内存峰值，却大幅提升了训练速度。尤其值得注意的是，DeepSeek创始人梁文锋亲自参与了DualPipe的开发工作。

EPLB：解决MoE模型负载不平衡问题的利器

EPLB是专门为V3和R1设计的专家并行负载均衡器，旨在解决混合专家（MoE）模型中常见的负载不平衡问题。在MoE模型中，由于各专家之间的工作量差异巨大，导致计算资源浪费和通信开销增加。EPLB通过动态调整每个专家的负载，确保训练过程中的资源利用更加高效，从而提升整体性能。

性能分析数据：透明化底层实现细节

DeepSeek还公开了训练和推理框架的性能分析数据，帮助社区深入了解通信计算重叠策略和底层实现细节。这些数据不仅为研究人员提供了宝贵的参考资料，也为未来的优化工作奠定了基础。虽然这些技术术语可能对非专业人士来说有些复杂，但DeepSeek通过生活化的例子，将这些概念解释得通俗易懂。

英伟达财报解读：DeepSeek助力AI计算需求激增

在英伟达最新发布的2025财年第四季度财报中，公司实现了393.31亿美元的营收，同比增长78%，超出市场预期。英伟达CEO黄仁勋特别指出，像DeepSeek-R1这样的推理模型正在推动AI计算需求的激增。黄仁勋强调，推理AI的扩展方法使得模型在训练和推理阶段都需要更多的计算资源，这将进一步推高市场需求。DeepSeek作为开源的AI推理模型，得到了黄仁勋的高度评价，被认为是推动行业发展的关键力量。

DeepSeek助力投资决策：每经App提供快速响应服务

为了帮助用户更好地理解和应用这些先进技术，每日经济新闻App接入了DeepSeek，提供了快速响应的服务。用户可以通过App中的“DeepSeek”图标或首页轮播图进入“每经大模型平台”，使用包括DeepSeek在内的六款大模型进行咨询。无论是公司信息、投资建议还是基金分析，DeepSeek都能提供精准的答案。此外，每经“136计划”的新功能——大模型解读投资热榜，让用户可以一键获取全面分析，并生成图片分享给朋友。