DeepSeek在GPU时的效率显着影响其整体绩效和成本效益，将其定位为大语模型（LLMS）景观的竞争参与者。 DeepSeek-V3的最新发展说明了优化的资源利用如何导致AI技术的显着进步。
GPU小时的效率
DeepSeek-V3在两个月的时间内使用了2,048 nvidia h800 gpu的大约278.8万GPU小时培训。与其他领先模型（例如Meta的Llama 3）相比，该培训要求的幅度明显更低，Meta的Llama 3需要大约3080万个GPU小时的时间才能使用16,384 H100 GPU进行培训。这种鲜明的对比凸显了DeepSeek的创新方法来模型培训，从而使其能够获得类似或卓越的资源[1] [2] [4]。
###成本含义
DeepSeek-V3的经济效率大约是其总培训成本约557.6万美元。该数字来自GPU小时的成本2美元，与传统型号相比，经常在数千万造成类似能力的传统型号中，财务负担轻得多[1] [3]。减少的GPU小时消耗不仅降低了运营费用，而且还缩短了开发周期，从而更快地部署了AI解决方案[4] [6]。
###技术创新
DeepSeek的效率源于几种先进的优化技术：
- 双管算法：此方法与计算和通信阶段重叠，从而最大程度地减少了gpus的空闲时间和增强吞吐量。
- 混合精度训练：利用FP8混合精度减少了记忆使用情况并加快处理加速，这对于有效处理大规模数据至关重要。
- 体系结构选择：该模型采用了专家（MOE）结构的混合物，在推理过程中仅激活参数子集，优化资源分配而不牺牲性能[2] [7] [8]。
###性能结果
尽管资源要求较低，但DeepSeek-V3在各种基准测试中表现出令人印象深刻的性能指标。它在编码和数学任务中表现优于竞争模型，同时保持高精度率[4] [6]。该模型以较少的计算能力提供强大输出的能力不仅展示了其技术实力，还为未来的AI开发设定了新的标准。
总而言之，DeepSeek通过创新方法的战略关注将GPU小时降至最低，从而导致了绩效和成本效率的显着提高。这种范式转变可以激发AI领域的进一步进步，鼓励其他组织探索其模型的类似优化策略。
引用：[1] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[2] https://opentools.ai/news/deepseeks-breaks-abreaks-a-new-a---------- for-ai-with-with-with-with-compute-power
[3] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[4] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-bout-this-new-llm-in-in-In-in-in-in-in-in-phack
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hmmtt3/deepseek_v3_is_is_is_ifically_relealed_code_code_code_paper/
[6] https://blog.spheron.network/why-deepseek-v3-is-the-llm- everyones-talking-about
[7] https://www.deeplearning.ai/the-batch/deepseek-v3-redefines-llm-performance-and-cost-formicy/
[8] https://www.unite.ai/how-deepseek-cracked-the-cost-barrier-with-5-6m/
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3