DeepSeek-V3 新论文即将发布！揭秘基于硬件感知协同设计的低成本大模型训练
DeepSeek-V3团队（首席执行官梁文峰为共同作者）发布了一篇14页的技术论文，阐述了“AI架构的扩展挑战与硬件反思”。这篇后续技术报告深入探讨了大型语言模型（LLM）的开发、训练和底层硬件基础设施之间的复杂关系。论文超越了DeepSeek-V3的架构细节，探讨了如何通过硬件感知模型协同设计有效解决当前硬件的局限性，最终实现经济高效的大规模训练和推理。https://arxiv.org/pdf/2505.09343 LLM的快速扩展暴露出当前硬件架构中的关键瓶颈，尤其是在内存容量、计算效率和互连带宽方面。在2048个NVIDIA H800 GPU集群上训练的DeepSeek-V3，是一个引人注目的案例研究，展示了模型设计和硬件考虑之间的协同方法如何克服这些限制。本研究重点关注硬件架构和模型设计在实现经济高效的大规模训练和推理方面的相互作用，旨在为高效扩展LLM提供切实可行的见解，而不会影响性能或可访问性。论文关注的重点领域包括：硬件驱动模型设计：分析硬件特性（例如FP8低精度计算和扩展/横向扩展网络属性）如何影响DeepSeek-V3中的架构选择。硬件模型相互依赖性：研究硬件能力如何塑造模型创新，以及LLM不断变化的需求如何推动对下一代硬件的需求。未来硬件发展方向：从DeepSeek-V3中汲取实践经验，指导未来硬件和模型架构的协同设计，以构建可扩展且经济高效的AI系统。DeepSeek-V3的设计原则