DeepSeek-V3 izmanto FP8 jauktu precizitātes apmācību, lai ievērojami uzlabotu tā veiktspēju, jo īpaši attiecībā uz efektivitāti, ātrumu un atmiņas izmantošanu. Šī pieeja izmanto 8 bitu peldošā punktu skaitļus, kas ļauj ievērojami samazināt atmiņas patēriņu-aptuveni samazinot prasības, salīdzinot ar FP16 precizitāti. Tā rezultātā DeepSeek var efektīvi darboties ar mazāk GPU, vienlaikus apmācības laikā saglabājot augstu precizitātes līmeni [1] [4] [9].
FP8 jauktās precizitātes apmācības atslēgas ietekme
1. Paaugstināta efektivitāte: izmantojot FP8 precizitāti, DeepSEEK-V3 sasniedz ievērojamu apmācības efektivitāti. Modeļa pirms apmācības fāzei bija nepieciešami tikai aptuveni 2,788 miljoni GPU stundu, kas nozīmē, ka izmaksas ir aptuveni 5,576 miljoni USD, kas ir ievērojami zemākas nekā salīdzināmiem modeļiem [2] [7] [9].
2. Paātrinātais apstrādes ātrums: FP8 pieņemšana ļauj ātrāk aprēķināt, samazinot datu lielumu, kas jāapstrādā. Šo paātrinājumu vēl vairāk papildina DualPipe algoritms, kas optimizē cauruļvadu paralēlismu, pārklājot aprēķināšanas un sakaru fāzes, samazinot GPU dīkstāves laiku [1] [3] [7].
3. Mērogojamība: samazināta atmiņas nospiedums ļauj DeepSEEK-V3 apstrādāt lielākas datu kopas un plašākas modeļa arhitektūras, neveicot papildu aprēķina izmaksas. Šī mērogojamība ir būtiska, lai izstrādātu progresīvas valodas modeļus, kuriem nepieciešams efektīvi apstrādāt milzīgu datu daudzumu [1] [4].
4. Uzlabota modeļa veiktspēja: FP8 jauktās precizitātes apmācības integrācija neapdraud modeļa precizitāti. Tā vietā tas uzlabo modeļa spēju ģenerēt koherentus un kontekstā nozīmīgus izvadus, izmantojot tādus paņēmienus kā vairāku taktu prognozēšana (MTP), kas apmāca modeli, lai vienlaikus paredzētu vairākus žetonus [1] [3] [9]. Šī spēja ir īpaši izdevīga sarežģītiem lingvistiskiem uzdevumiem un daudzpakāpju argumentācijai.
Rezumējot, FP8 jauktā precizitātes apmācība ir DeepSEEK-V3 arhitektūras stūrakmens, ļaujot tai sasniegt augstu veiktspēju ar samazinātām resursu prasībām, vienlaikus saglabājot precizitāti un mērogojamību dažādās lietojumprogrammās AI izstrādē.
Atsauces:[1] https://ithy.com/article/deepseek-v3-progress-in-language-models-huyq64wk
[2] https://opentools.ai/news/deepseeks-breakthrough-wew-er-for-ai-with-less-compute-power
[3] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
.
[5] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3
[6] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[7] https://adasci.org/deepseek-v3-explated-optimizing-effity-and-scale/
[8] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[9] https://guptadeepak.com/deepseek-revolucioning-ai-with-effity-innovation-and-fakreability/
[10] https://docs.nvidia.com/deeplearning/transformer-engine/user-guide/examples/fp8_primer.html