Το DeepSeeek-V3 χρησιμοποιεί την FP8 μικτή κατάρτιση ακριβείας για να ενισχύσει σημαντικά την απόδοσή της, ιδιαίτερα όσον αφορά την αποτελεσματικότητα, την ταχύτητα και τη χρήση μνήμης. Αυτή η προσέγγιση χρησιμοποιεί αριθμούς κυμαινόμενου σημείου 8-bit, οι οποίοι επιτρέπουν σημαντική μείωση της κατανάλωσης μνήμης περίπου μειώσεις των απαιτήσεων σε σύγκριση με την ακρίβεια FP16. Ως αποτέλεσμα, το Deepseek μπορεί να λειτουργήσει αποτελεσματικά σε λιγότερες GPU διατηρώντας τα υψηλά επίπεδα ακρίβειας κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης [1] [4] [9].
Βασικές επιπτώσεις της κατάρτισης ακριβείας FP8
1. Αυξημένη απόδοση: Με την αξιοποίηση της ακρίβειας FP8, το DeepSeeek-V3 επιτυγχάνει αξιοσημείωτη αποτελεσματικότητα κατάρτισης. Η φάση πριν από την κατάρτιση του μοντέλου απαιτούσε μόνο περίπου 2,788 εκατομμύρια ώρες GPU, μεταφράζοντας σε κόστος περίπου 5,576 εκατομμυρίων δολαρίων σημαντικά χαμηλότερο από εκείνη των συγκρίσιμων μοντέλων [2] [7] [9].
2. Επιταχυνόμενες ταχύτητες επεξεργασίας: Η υιοθέτηση του FP8 επιτρέπει ταχύτερους υπολογισμούς μειώνοντας το μέγεθος των δεδομένων που πρέπει να υποβληθεί σε επεξεργασία. Αυτή η επιτάχυνση συμπληρώνεται περαιτέρω από τον αλγόριθμο DualPipe, ο οποίος βελτιστοποιεί τον παραλληλισμό του αγωγού με επικαλυπτόμενες φάσεις υπολογισμού και επικοινωνίας, ελαχιστοποιώντας το χρόνο αναμονής για GPU [1] [3] [7].
3. Η επεκτασιμότητα: Το μειωμένο αποτύπωμα μνήμης επιτρέπει στο Deepseek-V3 να χειρίζεται μεγαλύτερα σύνολα δεδομένων και πιο εκτεταμένες αρχιτεκτονικές μοντέλων χωρίς να επιβαρύνεται με πρόσθετα υπολογιστικά έξοδα. Αυτή η επεκτασιμότητα είναι ζωτικής σημασίας για την ανάπτυξη προηγμένων γλωσσικών μοντέλων που απαιτούν την αποτελεσματική επεξεργασία των τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων [1] [4].
4. Βελτιωμένη απόδοση μοντέλου: Η ενσωμάτωση της κατάρτισης μεικτής ακρίβειας FP8 δεν θέτει σε κίνδυνο την ακρίβεια του μοντέλου. Αντ 'αυτού, ενισχύει την ικανότητα του μοντέλου να δημιουργεί συνεκτικές και συναφείς εξόδους μέσω τεχνικών όπως η πρόβλεψη πολλαπλών τερματικών (MTP), η οποία εκπαιδεύει το μοντέλο για να προβλέψει πολλαπλά μάρκες ταυτόχρονα [1] [3] [9]. Αυτή η δυνατότητα είναι ιδιαίτερα ευεργετική για σύνθετα γλωσσικά καθήκοντα και συλλογισμούς πολλαπλών βημάτων.
Συνοπτικά, η FP8 μικτή εκπαίδευση ακριβείας είναι ένας ακρογωνιαίος λίθος της αρχιτεκτονικής Deepseek-V3, επιτρέποντάς του να επιτύχει υψηλές επιδόσεις με μειωμένες απαιτήσεις πόρων, διατηρώντας παράλληλα την ακρίβεια και την επεκτασιμότητα σε διάφορες εφαρμογές στην ανάπτυξη του AI.
Αναφορές:[1] https://ithy.com/article/deepseek-v3-progress-in-language-models-huyq64wk
[2] https://opentools.ai/news/deepseeks-breakthrough-a-new-era-for-ai-with-less-compute-power
[3] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[4] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutionizing-ai-open-source-reasoning-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-extained-ptimizing-efficies-and-cale/
[8] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[9] https://guptadeepak.com/deepseek-revolutionizing-ai-with-effective-innovation-and-forpordability/
[10] https://docs.nvidia.com/deeplearning/transformer-engine/user-guide/examples/fp8_primer.html