电脑怎么设置32位
梁文锋亲自参与的DeepSeek最新研究论文已经发布！
这次，DeepSeek团队在DeepSeek-V3的训练和推理过程中，解决了一系列硬件瓶颈问题的方法。
具体而言，DeepSeek-V3之所以能在有限的硬件资源下达到超大规模集群的训练效果，关键在于四项创新技术：
1. 内存优化：通过多头潜在注意力（MLA）减少“键值缓存”（KV Cache）的内存占用，传统模型每个注意力头都需要独立缓存键值对，而MLA则通过投影矩阵将所有头的键值对压缩成一个更小的“潜在向量”，只需缓存这一向量。
2. 计算优化：采用混合专家模型（MoE）和FP8低精度训练，MoE将模型参数分成多个“专家”，每次只激活部分专家处理输入，显著减少实际计算量。DeepSeek-V3的训练成本仅为同规模稠密模型的十分之一。通过FP8低精度训练，将内存占用和计算量减半，同时保持精度。
3. 通信优化：DeepSeek-V3采用了多层网络拓扑与低延迟设计，通过避免不同任务的流量冲突和优化路由策略来提高通信效率。同时采用Multi-Plane Fat-Tree网络结构降低延迟和提高扩展性。在推理过程中，采用流水线并行技术提高吞吐量。
DeepSeek团队在论文中深入探讨了上述优化技术的工作原理和应用效果。论文还对未来的工作提出了展望，期望在硬件与模型的协同设计方面能有更大的突破。特别是在硬件优化方面，提出了低精度计算支持、扩展与融合、网络拓扑优化、内存系统优化、鲁棒性与容错等五大方向的改进建议。这些改进建议旨在解决当前AI在硬件上的瓶颈问题，提高AI系统的性能和效率。DeepSeek-V3通过硬件与模型的协同设计，实现了高效训练和推理的关键技术突破。本文来自于微信公众号“科技前沿”，经过授权发布。更多细节可访问论文地址进一步了解：[点击这里访问论文](/pdf/2505.09343)。
