DeepSeek-V3 využívá smíšené přesné trénink FP8, aby výrazně zvýšila jeho výkon, zejména pokud jde o efektivitu, rychlost a využití paměti. Tento přístup využívá 8bitová čísla s pohyblivou plovoucí, což umožňuje podstatné snížení spotřeby paměti přibližně na polovinu požadavků ve srovnání s přesností FP16. Výsledkem je, že Deepseek může efektivně fungovat na méně GPU při zachování vysoké úrovně přesnosti během tréninku [1] [4] [9].
Klíčové dopady smíšeného přesného tréninku FP8
1. Zvýšená účinnost: Využití přesnosti FP8 dosáhne DeepSeek-V3 pozoruhodnou efektivitu školení. Fáze předškolení modelu vyžadovala pouze přibližně 2,788 milionu hodin GPU, což překládalo na náklady přibližně 5,576 milionu USD výrazně nižší než u srovnatelných modelů [2] [7] [9].
2. Zrychlené rychlosti zpracování: Přijetí FP8 umožňuje rychlejší výpočty snížením velikosti dat, které je třeba zpracovat. Toto zrychlení je dále doplňováno algoritmem Dualpipe, který optimalizuje paralelismus potrubí překrývajícím se výpočetní a komunikační fáze, což minimalizuje nečinný čas pro GPU [1] [3] [7].
3. škálovatelnost: Složená paměťová stopa umožňuje DeepSeek-V3 zpracovávat větší datové sady a rozsáhlejší architektury modelu, aniž by vznikly další výpočetní náklady. Tato škálovatelnost je zásadní pro vývoj pokročilých jazykových modelů, které vyžadují efektivní zpracování obrovského množství dat [1] [4].
4. Vylepšený výkon modelu: Integrace smíšeného přesného tréninku FP8 nekompromisní přesnost modelu. Místo toho zvyšuje schopnost modelu vytvářet koherentní a kontextově relevantní výstupy prostřednictvím technik, jako je predikce s více tóny (MTP), která trénuje model tak, aby předvídal více tokenů současně [1] [3] [9]. Tato schopnost je obzvláště prospěšná pro komplexní jazykové úkoly a vícestupňové uvažování.
Stručně řečeno, FP8 Mixed Precision Training je základním kamenem architektury DeepSeek-V3, což jí umožňuje dosáhnout vysokého výkonu se sníženými požadavky na zdroje při zachování přesnosti a škálovatelnosti napříč různými aplikacemi ve vývoji AI.
Citace:[1] https://ithy.com/article/deepseek-v3-progress-in-language-models-huyq64wk
[2] https://opentools.ai/news/deepseeks-breakthrough-anew-era-for-ai-with-compute-power
[3] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[4] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolution-ai-open-source-reasonring-20-ramachandran-xakme
[5] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3
[6] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[7] https://adasci.org/deepseek-v3-expplaided-optimising-efficience-and-scale/
[8] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[9] https://guptadeepak.com/deepseek-revolutionhing-ai-with-efektivita-Novation-and-afordability/
[10] https://docs.nvidia.com/deeplearning/transformer-engine/user-guide/examples/fp8_primer.html