Deepseek-V3 maakt gebruik van FP8 gemengde precisietraining om de prestaties aanzienlijk te verbeteren, met name in termen van efficiëntie, snelheid en geheugengebruik. Deze benadering maakt gebruik van 8-bits nummers van het drijvende komma, wat een aanzienlijke vermindering van het geheugenverbruik mogelijk maakt-ongeveer de vereisten halveren in vergelijking met FP16-precisie. Als gevolg hiervan kan Deepseek effectief werken op minder GPU's met behoud van hoge niveaus van nauwkeurigheid tijdens de training [1] [4] [9].
Belangrijkste effecten van FP8 gemengde precisietraining
1. Verhoogde efficiëntie: door gebruik te maken van FP8-precisie, bereikt Deepseek-V3 een opmerkelijke trainingsefficiëntie. De pre-trainingsfase van het model vereiste slechts ongeveer 2,788 miljoen GPU-uren, wat zich vertaalde in een kostprijs van ongeveer $ 5,576 miljoen, aanzienlijk lager dan die van vergelijkbare modellen [2] [7] [9].
2. Versnelde verwerkingssnelheden: de acceptatie van FP8 maakt snellere berekeningen mogelijk door de gegevensgrootte te verminderen die moet worden verwerkt. Deze versnelling wordt verder aangevuld met het DualPipe -algoritme, dat pijpleidingparallellisme optimaliseert door berekenings- en communicatiefasen te overlappen, waardoor de inactieve tijd voor GPU's wordt geminimaliseerd [1] [3] [7].
3. Schaalbaarheid: de gereduceerde geheugenvoetafdruk stelt Deepseek-V3 in staat om grotere datasets en uitgebreidere modelarchitecturen te verwerken zonder extra rekenkosten te maken. Deze schaalbaarheid is cruciaal voor het ontwikkelen van geavanceerde taalmodellen waarvoor enorme hoeveelheden gegevens efficiënt moeten worden verwerkt [1] [4].
4. Verbeterde modelprestaties: de integratie van FP8 gemengde precisietraining doet geen compromis met de nauwkeurigheid van het model. In plaats daarvan verbetert het het vermogen van het model om coherente en contextueel relevante output te genereren via technieken zoals multi-token voorspelling (MTP), die het model traint om tegelijkertijd op meerdere tokens te anticiperen [1] [3] [9]. Dit vermogen is met name gunstig voor complexe taaltaken en multi-step redenering.
Samenvattend is FP8 gemengde precisietraining een hoeksteen van de architectuur van Deepseek-V3, waardoor het hoge prestaties kan bereiken met verminderde hulpbronnenvereisten met behoud van de nauwkeurigheid en schaalbaarheid in verschillende toepassingen in AI-ontwikkeling.
Citaten:[1] https://ithy.com/article/deepseek-v3-progress-in-alanguage-models-huyq64wk
[2] https://opentools.ai/news/deepseeks-breatthrough-a-new-era-for-ai-with -less-Compute-Power
[3] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[4] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-refutionizing-ai-open-source-radening-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-expleur-optimizing-efficiency-and-scale/
[8] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[9] https://guptadeepak.com/deepseek-revolutionizing-ai-with-efficiency-Novation-and- Affordability/
[10] https://docs.nvidia.com/deepleParning/Transformer-engine/User-guide/Examples/FP8_Primer.html