DeepSEEK-V3 využíva FP8 zmiešané presné školenie, aby sa výrazne zvýšila jeho výkon, najmä z hľadiska efektívnosti, rýchlosti a využívania pamäte. Tento prístup využíva 8-bitové čísla s pohyblivými bodmi, čo umožňuje značné zníženie spotreby pamäte približne na polovicu požiadaviek v porovnaní s presnosťou FP16. Výsledkom je, že DeepSeek môže účinne fungovať na menšom počte GPU pri zachovaní vysokej úrovne presnosti počas tréningu [1] [4] [9].
Kľúčové vplyvy zmiešaného tréningu FP8
1. Zvýšená účinnosť: Využitím presnosti FP8, Deepseek-V3 dosahuje pozoruhodnú efektívnosť tréningu. Fáza predbežného tréningu modelu vyžadovala iba približne 2,788 milióna hodín GPU, čo sa premieta do nákladov približne 5,576 milióna dolárov výrazne nižšia ako pri porovnateľných modeloch [2] [7] [9].
2. Zrýchlené rýchlosti spracovania: Prijatie FP8 umožňuje rýchlejšie výpočty znížením veľkosti údajov, ktoré je potrebné spracovať. Toto zrýchlenie je ďalej doplnené algoritmom dualpipe, ktorý optimalizuje paralelizmus potrubia prekrývajúcimi sa výpočtovými a komunikačnými fázami, čím sa minimalizuje voľnobežný čas pre GPU [1] [3] [7].
3. Škálovateľnosť: Znížená pamäťová stopa umožňuje Deepseek-V3 zvládnuť väčšie súbory údajov a rozsiahlejšie architektúry modelov bez toho, aby vznikli ďalšie výpočtové náklady. Táto škálovateľnosť je rozhodujúca pre vývoj pokročilých jazykových modelov, ktoré vyžadujú efektívne spracovanie obrovského množstva údajov [1] [4].
4. Vylepšený výkon modelu: Integrácia zmiešaného tréningu FP8 neohrozuje presnosť modelu. Namiesto toho zvyšuje schopnosť modelu generovať koherentné a kontextovo relevantné výstupy prostredníctvom techník, ako je predikcia viacerých pracovníkov (MTP), ktorá modelu trénuje, aby predvídala viacero tokenov súčasne [1] [3] [9]. Táto schopnosť je obzvlášť prospešná pre zložité jazykové úlohy a viacstupňové zdôvodnenie.
Stručne povedané, fp8 zmiešaný presný výcvik je základným kameňom architektúry Deepseek-V3, ktorý mu umožňuje dosiahnuť vysoký výkon so zníženými požiadavkami na zdroje a zároveň zachováva presnosť a škálovateľnosť v rôznych aplikáciách vo vývoji AI.
Citácie:[1] https://ithy.com/article/deepseek-v3-progress-in-nanguage-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-revolutionaling-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-explained-optimization-efficiention-and-scale/
[8] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[9] https://guptadeepak.com/deepseek-revolutionaling-ai-with-efficiention-innovation-and-afforbility/
[10] https://docs.nvidia.com/deeplearning/transformer-inine/user-guide/examples/fp8_primer.html