近日，DeepSeek团队发布了最新论文，公布了其最新研发的大型语言模型DeepSeek-V3在硬件架构和模型设计上的创新进展。据资料显示，此次成果打破了众多现有技术壁垒，以崭新的视角看待硬件架构和模型设计之间的关系，为实现具有成本效益的大规模训练和推理提供了新的思路。
DeepSeek的创始人兼CEO梁文锋也出现在合著名单中，这进一步证明了该团队在人工智能领域的深厚实力和影响力。论文中的署名通讯地址为北京，可以推测该论文的研究主要工作很可能是在DeepSeek北京团队主导下完成的。
在大语言模型的迅猛扩张背景下，硬件架构的三大瓶颈逐渐显现：内存容量不足、计算效率低下、互连带宽受限。而DeepSeek-V3的出现解决了这些问题，实现了令人瞩目的效率突破。仅在2048块H800 GPU上进行训练，FP8训练的准确率损失小于0.25%，每token的训练成本大幅降低，而密集模型的训练成本也有显著下降，KV缓存低至每个token仅几十KB……这些惊人的数据背后是DeepSeek的技术革新。
DeepSeek在论文中详细介绍了其模型架构和AI基础设施的关键创新，包括提高内存效率的多头潜在注意力（MLA）、优化计算-通信权衡的混合专家（MoE）架构、释放硬件功能全部潜力的FP8混合精度训练以及减少集群级网络开销的多平面网络拓扑等。
DeepSeek还从源头优化了内存使用，使用MLA减少KV缓存，通过采用FP8混合精度训练将模型内存占用直接减少一半，有效缓解AI内存墙挑战。针对推理速度的提高，DeepSeek重叠了计算和通信、引入了高带宽纵向扩展网络、多token预测框架等来提高模型的推理速度。
DeepSeek还提出了下一代AI基础设施的核心升级路径，针对当前硬件的痛点，从硬件架构演进的角度提出了六大未来挑战与解决方案，涵盖了内存、互连、网络、计算等核心领域。其中包括构建不易崩溃的训练系统、互连架构、智能网络升级、通信顺序“硬件化”、网络计算融合以及内存架构重构等方向。
这篇论文展示了DeepSeek在人工智能领域的深厚实力和技术创新，其成果对于整个行业都具有重要的参考意义。文章最后也强调了AI产业正进入软硬件深度协同时代，通过软硬件协同设计可以推进大规模AI系统的可扩展性、效率和鲁棒性方面的变革。更多信息可关注微信公众号“智东西”以获取最新资讯。
