DeepSeek-V3 anvender FP8 blandet præcisionstræning for at forbedre dens ydeevne markant, især med hensyn til effektivitet, hastighed og hukommelsesudnyttelse. Denne tilgang anvender 8-bit flydende punktnumre, hvilket muliggør en betydelig reduktion i hukommelsesforbruget tilnærmelsesvis halvering af kravene sammenlignet med FP16-præcision. Som et resultat kan Deepseek fungere effektivt på færre GPU'er, mens den opretholder høje niveauer af nøjagtighed under træning [1] [4] [9].
Nøglepåvirkninger af FP8 blandet præcisionstræning
1. øget effektivitet: Ved at udnytte FP8-præcision opnår DeepSeek-V3 bemærkelsesværdig træningseffektivitet. Modelens foruddannelsesfase krævede kun ca. 2,788 millioner GPU-timer, hvilket oversatte til en omkostning på ca. 5,576 millioner dollars betydeligt lavere end for sammenlignelige modeller [2] [7] [9].
2. Accelererede behandlingshastigheder: Vedtagelsen af FP8 muliggør hurtigere beregninger ved at reducere den datastørrelse, der skal behandles. Denne acceleration suppleres yderligere med DualPipe -algoritmen, der optimerer rørledningen parallelisme ved at overlappe beregnings- og kommunikationsfaser, hvilket minimerer tomgangstid for GPU'er [1] [3] [7].
3. skalerbarhed: Det reducerede hukommelsesaftryk giver DeepSeek-V3 mulighed for at håndtere større datasæt og mere omfattende modelarkitekturer uden at pådrage sig yderligere beregningsomkostninger. Denne skalerbarhed er afgørende for at udvikle avancerede sprogmodeller, der kræver behandling af store mængder data effektivt [1] [4].
4. Forbedret modelydelse: Integrationen af FP8 blandet præcisionstræning kompromitterer ikke modelnøjagtighed. I stedet forbedrer det modellens evne til at generere sammenhængende og kontekstuelt relevante output gennem teknikker som multi-token forudsigelse (MTP), der træner modellen til at foregribe flere tokens samtidig [1] [3] [9]. Denne kapacitet er især fordelagtig for komplekse sproglige opgaver og flertrin-ræsonnement.
Sammenfattende er FP8 blandet præcisionstræning en hjørnesten i Deepseek-V3s arkitektur, hvilket gør det muligt for den at opnå høj ydeevne med reducerede ressourcebehov, samtidig med at man opretholder nøjagtighed og skalerbarhed på tværs af forskellige applikationer i AI-udvikling.
Citater:[1] https://ithy.com/article/deepseek-v3-progress-in-prisuage-models-huyq64wk
)
[3] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[4] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutionizing-i-open-source-reasoning-20-ramachandran-xakme
[5] https://huggingface.co/deepseek-i/deepseek-v3
[6] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[7] https://adasci.org/deepseek-v3-explained-optimizing-efficiency-andscale/
[8] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[9] https://guptadeepak.com/deepseek-revolutionizing-i-with-efficiency-innovation-and-cordability/
[10] https://docs.nvidia.com/deeplearning/transformer-engine/user-guide/examples/fp8_primer.html