deepseek-v3は、特に効率、速度、およびメモリの利用に関して、FP8混合精密トレーニングを採用して、そのパフォーマンスを大幅に向上させます。このアプローチは、8ビットの浮動小数点数を利用しているため、FP16精度と比較して要件をほぼ半分にして、メモリ消費量を大幅に減らすことができます。その結果、DeepSeekは、トレーニング中に高レベルの精度を維持しながら、GPUを少なくすることで効果的に動作できます[1] [4] [9]。
FP8混合精密トレーニングの重要な影響
1。効率の向上：FP8精度を活用することにより、DeepSeek-V3は驚くべきトレーニング効率を達成します。モデルのトレーニング前の段階では、約2.788百万GPU時間しか必要とされず、同等のモデル[2] [7] [9]のコストよりも約5576百万ドルのコストに変換されました。
2。加速処理速度：FP8の採用により、処理する必要があるデータサイズを削減することにより、より高速な計算を可能にします。この加速は、計算フェーズと通信フェーズの重複によりパイプラインの並列性を最適化し、GPUのアイドル時間を最小化することにより、パイプラインの並列性を最適化するデュアルパイプアルゴリズムによってさらに補完されます[1] [3] [7]。
3.スケーラビリティ：メモリフットプリントの削減により、DeepSeek-V3は、追加の計算コストを発生させることなく、より大きなデータセットとより広範なモデルアーキテクチャを処理できます。このスケーラビリティは、膨大な量のデータを効率的に処理する必要がある高度な言語モデルを開発するために重要です[1] [4]。
4。モデルパフォーマンスの改善：FP8混合精密トレーニングの統合は、モデルの精度を損なうことはありません。代わりに、複数のトークンを同時に予測するようにモデルをトレーニングするマルチトークン予測（MTP）などのテクニックを通じて、コヒーレントでコンテキストに関連する出力を生成するモデルの能力を高めます[1] [3] [9]。この機能は、複雑な言語タスクとマルチステップの推論に特に有益です。
要約すると、FP8混合精密トレーニングは、DeepSeek-V3のアーキテクチャの基礎であり、AI開発のさまざまなアプリケーション全体で精度とスケーラビリティを維持しながら、リソース要件を減らして高性能を達成できるようになります。
引用：[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-source-rasoning-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-explaind-optimizing-efficiency-andscale/
[8] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[9] https://guptadeepak.com/deepseek-revolutionizing-ai-with-efficiency-innovation-abdordability/
[10] https://docs.nvidia.com/deeplearning/transformer-engine/user-guide/examples/fp8_primer.html