DeepSeek-V3 发布研究论文，揭秘经济高效的大模型训练方法
发布时间：2025-05-16 10:03:51 | 责任编辑：张毅 | 浏览量：5 次
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 梁文锋也参与了论文的撰写。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2505.09343
该研究表明，当前大语言模型（LLM）的迅速扩展暴露了现有硬件架构的许多局限性，比如内存容量、计算效率和互连带宽。DeepSeek-V3在2048块 NVIDIA H800GPU 集群上训练，通过有效的硬件感知模型设计，克服了这些限制，实现了经济高效的大规模训练和推理。
论文中提出了几个关键点。首先，DeepSeek-V3采用了先进的 DeepSeekMoE 架构和多头潜在注意力（MLA）架构，极大地提高了内存效率。MLA 技术通过压缩键值缓存，显著降低了内存使用，使得每个 token 只需70KB 的内存，相比其他模型大幅减少。
其次，DeepSeek 还实现了成本效益的优化。通过其混合专家（MoE）架构，DeepSeek-V3在激活参数的数量上实现了显著的降低，训练成本相比于传统密集模型降低了一个数量级。此外，该模型在推理速度上也进行了优化，采用双微批次重叠架构来最大化吞吐量，确保 GPU 资源得到充分利用。
DeepSeek 在未来硬件设计方面提出了创新的思考。他们建议通过联合优化硬件和模型架构，来应对 LLM 的内存效率、成本效益和推理速度三大挑战。这为日后的 AI 系统开发提供了宝贵的参考。
DeepSeek 团队于 2025 年 5 月发布了关于 DeepSeek-V3 的新论文，揭示了其低成本大模型训练的关键技术和策略。
硬件与模型协同设计
DeepSeek-V3 的设计充分考虑了硬件特性，通过硬件与模型的协同优化，突破了内存、计算和通信瓶颈。模型采用了 2048 块 NVIDIA H800 GPU 进行训练，通过以下方式实现高效训练：
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多头潜在注意力机制（MLA）：通过压缩键值缓存，显著降低了内存占用，每个 token 仅需 70KB 内存。
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混合专家（MoE）架构：仅激活部分参数进行计算，大幅降低了计算成本。
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FP8 混合精度训练：结合 FP8 和 BF16 精度，加速训练并减少内存占用。
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双微批次重叠架构：最大化吞吐量，确保 GPU 资源充分利用。
软件层面的优化
除了硬件协同设计，DeepSeek-V3 在软件层面也进行了多项创新：
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无辅助损失的负载均衡策略：通过动态调整专家负载，避免了传统辅助损失带来的性能损失。
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多标记预测（MTP）训练目标：在每个位置预测多个未来的 token，增加训练信号，提高数据效率。
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高效的训练框架：采用 DualPipe 算法，实现计算与通信的重叠，减少通信开销。
训练成本与效率
DeepSeek-V3 的训练成本仅为 2.788M H800 GPU 小时，按市场租价计算，总成本约为 557.6 万美元。通过优化，模型在推理速度上也进行了提升，采用了基于多标记预测模块的推测解码技术。
对未来硬件设计的启示
DeepSeek 的研究团队还提出了未来硬件与模型协同设计的建议：
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低精度计算单元：开发更精确的低精度计算单元以支持大规模训练。
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网络拓扑优化：采用双层多平面 Fat-Tree 网络拓扑，降低集群网络成本。
DeepSeek-V3 的研究不仅展示了如何通过软硬件协同设计实现低成本、高效率的大规模 AI 训练，还为未来 AI 系统的开发提供了宝贵的参考。
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