DeepSeek-V3 käyttää FP8: n sekoitettua tarkkuuskoulutusta parantaakseen sen suorituskykyä merkittävästi, etenkin tehokkuuden, nopeuden ja muistin käytön suhteen. Tässä lähestymistapassa käytetään 8-bittisiä liukulukupisteitä, mikä mahdollistaa muistin kulutuksen huomattavan vähenemisen. Seurauksena on, että Deepseek voi toimia tehokkaasti vähemmän GPU: iin säilyttäen samalla korkean tarkkuuden harjoituksen aikana [1] [4] [9].
FP8: n sekoitetun tarkkuuskoulutuksen keskeiset vaikutukset
1. Lisääntynyt tehokkuus: Hyödyntämällä FP8-tarkkuutta, DeepSek-V3 saavuttaa huomattavan koulutustehokkuuden. Mallin edeltävää harjoitteluvaihetta vaaditaan vain noin 2,788 miljoonaa GPU-tuntia, mikä tarkoittaa noin 5,576 miljoonan dollarin kustannuksia, jotka ovat huomattavasti alhaisemmat kuin vertailukelpoisten mallien [2] [7] [9].
2. Nopeutetut käsittelynopeudet: FP8: n käyttöönotto mahdollistaa nopeammat laskelmat vähentämällä käsittelemistä datan kokoa. Tätä kiihtyvyyttä täydentää edelleen Dualpipe -algoritmi, joka optimoi putkilinjan rinnakkaisuuden päällekkäisillä laskenta- ja viestintävaiheilla, minimoimalla GPU: n tyhjäkäynnin aika [1] [3] [7].
3. Skaalautuvuus: Alennettu muistijalanjälki antaa DeepSeek-V3: lle käsitellä suurempia tietojoukkoja ja laajempia malliarkkitehtuureja aiheuttamatta ylimääräisiä laskennallisia kustannuksia. Tämä skaalautuvuus on ratkaisevan tärkeä kehitettäessä edistyneitä kielimalleja, jotka vaativat suuren määrän tietomäärän tehokkaasti [1] [4] käsittelyä.
4. Parannettu mallin suorituskyky: FP8: n sekoitetun tarkkuuskoulutuksen integrointi ei vaaranna mallin tarkkuutta. Sen sijaan se parantaa mallin kykyä tuottaa koherentteja ja asiayhteyteen liittyviä lähtöjä tekniikoiden, kuten moni-sanottujen ennusteiden (MTP) avulla, joka kouluttaa mallin ennakoimaan useita merkkejä samanaikaisesti [1] [3] [9]. Tämä kyky on erityisen hyödyllinen monimutkaisissa kielellisissä tehtävissä ja monivaiheisissa perusteluissa.
Yhteenvetona voidaan todeta, että FP8: n sekoitettu tarkkuuskoulutus on Deepseek-V3: n arkkitehtuurin kulmakivi, jonka avulla se voi saavuttaa korkean suorituskyvyn vähentyneillä resurssivaatimuksilla säilyttäen samalla tarkkuuden ja skaalautuvuuden erilaisissa AI-kehityksen sovelluksissa.
Viittaukset:.
.
[3] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
.
[5] https://huggingface.co/deepseek-ai/deeptseek-v3
[6] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
.
[8] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[9.
[10] https://docs.nvidia.com/deeplearning/transformer-engine/user-guide/examples/fp8_primer.html