DeepSeek-V3 använder FP8 blandad precisionsträning för att avsevärt förbättra dess prestanda, särskilt när det gäller effektivitet, hastighet och minnesanvändning. Detta tillvägagångssätt använder 8-bitars flytande punktnummer, vilket möjliggör en betydande minskning av minnesförbrukningen ungefär att halvera kraven jämfört med FP16-precisionen. Som ett resultat kan DeepSeek fungera effektivt på färre GPU: er samtidigt som höga nivåer av noggrannhet underhålls under träningen [1] [4] [9].
Viktiga effekter av FP8 -blandad precisionsträning
1. Ökad effektivitet: Genom att utnyttja FP8-precision uppnår Deepseek-V3 anmärkningsvärd träningseffektivitet. Modellens förträningsfas krävde endast cirka 2,788 miljoner GPU-timmar, vilket innebär en kostnad på cirka 5,576 miljoner dollar betydligt lägre än för jämförbara modeller [2] [7] [9].
2. Accelererade bearbetningshastigheter: Antagandet av FP8 möjliggör snabbare beräkningar genom att minska datastorleken som måste behandlas. Denna acceleration kompletteras ytterligare av dualpipe -algoritmen, som optimerar pipeline -parallellism genom överlappande beräknings- och kommunikationsfaser, vilket minimerar ledig tid för GPU: er [1] [3] [7].
3. Skalbarhet: Det reducerade minnesavtrycket gör det möjligt för Deepseek-V3 att hantera större datasätt och mer omfattande modellarkitekturer utan att ha ytterligare beräkningskostnader. Denna skalbarhet är avgörande för att utveckla avancerade språkmodeller som kräver bearbetning av stora mängder data effektivt [1] [4].
4. Förbättrad modellprestanda: Integrationen av FP8 -blandad precisionsträning äventyrar inte modellnoggrannheten. Istället förbättrar den modellens förmåga att generera sammanhängande och kontextuellt relevanta utgångar genom tekniker som Multi-Token Prediction (MTP), som utbildar modellen för att förutse flera tokens samtidigt [1] [3] [9]. Denna kapacitet är särskilt fördelaktig för komplexa språkliga uppgifter och resonemang med flera steg.
Sammanfattningsvis är FP8 blandad precisionsträning en hörnsten i Deepseek-V3: s arkitektur, vilket gör det möjligt att uppnå hög prestanda med minskade resurskrav samtidigt som man upprätthåller noggrannhet och skalbarhet i olika applikationer i AI-utvecklingen.
Citeringar:[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
]
[8] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
]
[10] https://docs.nvidia.com/deeplearning/transformer-gine/user-guide/examples/fp8_primer.html