梁文鋒親自參與的DeepSeek最新論文，來了！

這一次，團(tuán)隊(duì)把DeepSeek-V3在訓(xùn)練和推理過程中，如何解決“硬件瓶頸”的方法公布了出來。

具體而言，DeepSeek-V3之所以可以只用2048塊H800，就能達(dá)到超大規(guī)模集群（如數(shù)萬塊GPU）相當(dāng)?shù)挠?xùn)練效果，核心在于四項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)：

• 內(nèi)存優(yōu)化多頭潛在注意力（MLA）
• 計(jì)算優(yōu)化混合專家模型（MoE）與FP8低精度訓(xùn)練
• 通信優(yōu)化多層網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渑c低延遲設(shè)計(jì)
• 推理加速多token預(yù)測(cè)（MTP）

那么這四項(xiàng)優(yōu)化具體又是如何起到作用的，我們繼續(xù)往下看。

軟硬件協(xié)同的優(yōu)化設(shè)計(jì)

在訓(xùn)練大模型這條路上，可以說一直有“三座大山”在占道。

首先就是內(nèi)存不夠用。

現(xiàn)在的大語言模型（比如GPT、Llama）變得越來越龐大，需要的存儲(chǔ)空間激增。特別是它們使用的“注意力機(jī)制”會(huì)產(chǎn)生大量臨時(shí)數(shù)據(jù)（KV Cache），占用大量顯卡內(nèi)存。

但高性能顯存的容量增長(zhǎng)太慢了，每年才增加不到50%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)跟不上需求。

其次是計(jì)算效率低。

訓(xùn)練超大規(guī)模模型需要海量計(jì)算資源，傳統(tǒng) “稠密模型”（如 Llama-3）每次計(jì)算都要激活所有參數(shù)，導(dǎo)致計(jì)算成本極高。

而 “混合專家模型”（MoE）雖然更高效，但需要復(fù)雜的通信機(jī)制（如專家間數(shù)據(jù)傳輸），對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬要求極高。

最后就是通信速度慢。

當(dāng)使用多個(gè)GPU一起訓(xùn)練時(shí)，它們之間需要不斷交換數(shù)據(jù)，這個(gè)過程會(huì)產(chǎn)生延遲。即使用了高速網(wǎng)絡(luò)（如InfiniBand），這種延遲仍然會(huì)拖慢整體訓(xùn)練速度，尤其是處理長(zhǎng)文本或需要實(shí)時(shí)響應(yīng)時(shí)更明顯。

而這篇論文所要解決的，正是上述的這些老大難的問題。

△DeepSeek-V3的基本架構(gòu)

DeepSeek團(tuán)隊(duì)首先是對(duì)內(nèi)存進(jìn)行了優(yōu)化，所采用的方法則是多頭潛在注意力（MLA），為的就是減少 “鍵值緩存”（KV Cache）的內(nèi)存占用。

傳統(tǒng)模型每個(gè)注意力頭都需要獨(dú)立緩存鍵值對(duì)，而MLA通過投影矩陣將所有頭的鍵值對(duì)壓縮成一個(gè)更小的 “潛在向量”，只需緩存這一向量。

相比其他模型（如LLaMA-3、Qwen-2.5），DeepSeek-V3的KV緩存大小每token僅需70 KB，是傳統(tǒng)方法的1/7到1/4，大幅降低顯存壓力，尤其適合長(zhǎng)文本處理。

在計(jì)算優(yōu)化方面，DeepSeek-V3所采用的方法，則是MoE和FP8低精度訓(xùn)練。

MoE，即將模型參數(shù)分成多個(gè) “專家”，每次只激活部分專家處理輸入，顯著減少實(shí)際計(jì)算量。

DeepSeek-V3采用類似的思路，其總參數(shù)雖然是6710億，但每次僅激活370億參數(shù)，訓(xùn)練成本僅為同規(guī)模稠密模型的1/10（如Llama-3.1的訓(xùn)練成本是其近10倍）。

也正因推理時(shí)激活參數(shù)少，DeepSeek-V3可在消費(fèi)級(jí)GPU（如售價(jià)1萬美元的顯卡）上運(yùn)行，每秒生成近20個(gè)token，適合個(gè)人或中小型企業(yè)使用。

至于FP8低精度訓(xùn)練，不同于傳統(tǒng)訓(xùn)練使用BF16（16 位浮點(diǎn)），可將內(nèi)存占用和計(jì)算量減半，同時(shí)通過 “精細(xì)量化”（如分塊壓縮）保持精度。

而DeepSeek-V3是首次在開源大模型中成功應(yīng)用FP8訓(xùn)練，訓(xùn)練成本降低50%，且精度損失小于0.25%。

除此之外，DeepSeek-V3在通信方面也做了相應(yīng)的優(yōu)化。

例如多層胖樹網(wǎng)絡(luò)（Multi-Plane Fat-Tree），將集群網(wǎng)絡(luò)分為多個(gè) “平面”，每個(gè)GPU連接到獨(dú)立的網(wǎng)絡(luò)平面，避免不同任務(wù)的流量沖突（如訓(xùn)練與存儲(chǔ)通信分離）。

相比傳統(tǒng)三層網(wǎng)絡(luò)，兩層結(jié)構(gòu)成本降低40%，延遲減少30%，支持上萬GPU擴(kuò)展。

DeepSeek-V3在做推理時(shí)，還將 “注意力計(jì)算” 與 “專家間通信” 分階段執(zhí)行，利用流水線并行（DualPipe）讓GPU在計(jì)算時(shí)同時(shí)傳輸數(shù)據(jù)，避免空閑等待，吞吐量提升近1倍。

最后，在推理加速方面，DeepSeek-V3采用的是多token預(yù)測(cè)（MTP）的方法。

傳統(tǒng)模型每次只能生成1個(gè)token，而MTP通過輕量級(jí)子模型并行預(yù)測(cè)多個(gè)候選token（如一次預(yù)測(cè)2-3個(gè)），驗(yàn)證后選擇最優(yōu)結(jié)果。

從實(shí)驗(yàn)效果來看，生成速度提升1.8倍，例如每秒生成 oken數(shù)從10個(gè)增至18個(gè)，同時(shí)保持準(zhǔn)確率在80%-90%。

以上就是DeepSeek-V3通過硬件與模型的協(xié)同設(shè)計(jì)，在有限資源下可以實(shí)現(xiàn)高效訓(xùn)練和推理的關(guān)鍵技術(shù)了。

不過除此之外，這篇論文還對(duì)未來的工作有著一定的啟發(fā)作用。

從 “被動(dòng)適配” 到 “主動(dòng)設(shè)計(jì)”

既然已經(jīng)知道了當(dāng)前AI在硬件上的瓶頸，就可以提出對(duì)下一代AI硬件的期待。

DeepSeek團(tuán)隊(duì)從五大維度做出了展望，希望在這一方面能夠從過去的“被動(dòng)適配”逐步過渡到“主動(dòng)設(shè)計(jì)”。

1、低精度計(jì)算支持

針對(duì)計(jì)算效率低的問題，下一代的AI硬件需要提高累積寄存器的精度，支持FP32累加，或可配置精度（如訓(xùn)練用FP32，推理用FP16）。這樣才能在不同的模型訓(xùn)練和推理需求中實(shí)現(xiàn)性能和準(zhǔn)確性的平衡。

硬件還需要支持本地的細(xì)粒度量化，使張量核心能夠直接接收縮放因子（scaling factors），在計(jì)算單元內(nèi)部完成量化和反量化，減少數(shù)據(jù)搬運(yùn)。

此外，建議支持LogFMT（對(duì)數(shù)浮點(diǎn)格式），在相同比特寬度下提供更高精度，并提高編解碼的速度。

2、擴(kuò)展與擴(kuò)展融合

針對(duì)傳輸速度慢的問題，建議未來的硬件將節(jié)點(diǎn)內(nèi)（縱向擴(kuò)展）和節(jié)點(diǎn)間（橫向擴(kuò)展）的通信整合到一個(gè)統(tǒng)一的框架中，通過集成專門用于網(wǎng)絡(luò)流量管理的協(xié)處理器。

這樣的設(shè)計(jì)可以降低軟件復(fù)雜性并最大化帶寬利用率，包括以下內(nèi)容：

• 統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò)適配器：設(shè)計(jì)連接到統(tǒng)一擴(kuò)展和縮減網(wǎng)絡(luò)的NIC（網(wǎng)絡(luò)接口卡）或I/O芯片，讓網(wǎng)卡直接支持所有通信需求。
• 專用通信協(xié)處理器：將數(shù)據(jù)搬運(yùn)、Reduce、類型轉(zhuǎn)換等任務(wù)卸載到專用硬件，釋放GPU SM資源。
• 增加智能傳輸功能：自動(dòng)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)，支持廣播和匯總操作，并自動(dòng)處理數(shù)據(jù)順序問題。
• 動(dòng)態(tài)帶寬分配：支持流量?jī)?yōu)先級(jí)調(diào)度（如EP通信>KV緩存?zhèn)鬏敚?/span>
• CPU-FPU高速互聯(lián)：用NVLink連接CPU與GPU，進(jìn)一步優(yōu)化節(jié)點(diǎn)內(nèi)通訊。

3、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋬?yōu)化

針對(duì)網(wǎng)絡(luò)卡頓的問題，建議以太網(wǎng)供應(yīng)商開發(fā)專門針對(duì)RDMA工作負(fù)載進(jìn)行優(yōu)化的RoCE交換機(jī)，移除不必要的以太網(wǎng)功能。

還需要優(yōu)化路由策略，支持自適應(yīng)路由（Adaptive Routing，AR）通過動(dòng)態(tài)向多個(gè)路徑發(fā)送數(shù)據(jù)包，即可顯著提高網(wǎng)絡(luò)性能。

或者可以通過虛擬輸出隊(duì)列（VOQ）改進(jìn)流量隔離或擁塞控制機(jī)制，隔離不同流量，避免擁塞。

4、內(nèi)存系統(tǒng)優(yōu)化

針對(duì)AI模型記性越來越差，聊天時(shí)難以記住上下文的問題，可以通過3D堆疊DRAM的方法，把內(nèi)存芯片像三明治一樣疊在計(jì)算芯片上。

或者學(xué)習(xí)Cerebras，直接在晶圓上進(jìn)行集成工程，最大化內(nèi)存帶寬和計(jì)算密度，讓硬件能記得更多。

又或者，在硬件存儲(chǔ)層部署稀疏注意力加速器，讓硬件直接幫忙整理記憶，只記重點(diǎn)。

5、魯棒性與容錯(cuò)

針對(duì)大規(guī)模訓(xùn)練中網(wǎng)絡(luò)閃斷、GPU故障會(huì)導(dǎo)致任務(wù)失敗的問題，期待下一代硬件能夠支持鏈路層重試和快速故障切換，在閃斷后能夠立刻自己找備用路線。

還可以增加基于信用的流控（CBFC）+ 智能擁塞控制算法（如RTT-CC），避免網(wǎng)絡(luò)集體卡死。

簡(jiǎn)單來說，下一代AI硬件要向算數(shù)快（低精度計(jì)算+本地細(xì)粒度量化）、傳話快（直連網(wǎng)絡(luò)+智能路由）、記性好（3D內(nèi)存+近存計(jì)算）、不宕機(jī)（自愈網(wǎng)絡(luò)）的方向改進(jìn)，才能更好地應(yīng)用于大模型訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)高效擴(kuò)展。

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2505.09343