Deepseek-V3 uporablja fp8 mešano natančno trening, da znatno poveča njegovo delovanje, zlasti glede učinkovitosti, hitrosti in uporabe pomnilnika. Ta pristop uporablja 8-bitne številke s plavajočimi točkami, kar omogoča znatno zmanjšanje porabe pomnilnika-približno prepolovi zahteve v primerjavi z natančnostjo FP16. Kot rezultat, lahko Deepseek učinkovito deluje na manj GPU -jev, hkrati pa ohranja visoko stopnjo natančnosti med treningom [1] [4] [9].
Ključni vplivi FP8 mešanega natančnega treninga
1. Povečana učinkovitost: Deepseek-V3 z uporabo natančnosti FP8 doseže izjemno učinkovitost treninga. Faza pred vadbo modela je bila potrebna le približno 2,788 milijona GPU-jev, kar je pomenilo stroške približno 5,576 milijona dolarjev bistveno nižje kot pri primerljivih modelih [2] [7] [9].
2. Pospešena hitrost obdelave: Sprejem FP8 omogoča hitrejše izračune z zmanjšanjem velikosti podatkov, ki jih je treba obdelati. Ta pospešek je nadalje dopolnjen z algoritmom Dualpipe, ki optimizira paralelizem cevovoda s prekrivanjem faz računanja in komunikacije, kar minimiziranje prostega časa za GPU [1] [3] [7].
3. razširljivost: Zmanjšan odtis pomnilnika omogoča Deepseek-V3 obvladati večje nabore podatkov in obsežnejše arhitekture modela, ne da bi pri tem povzročili dodatne računske stroške. Ta razširljivost je ključnega pomena za razvoj naprednih jezikovnih modelov, ki zahtevajo učinkovito obdelavo velikih količin podatkov [1] [4].
4. Izboljšana uspešnost modela: Integracija mešanega natančnosti FP8 ne ogroža natančnosti modela. Namesto tega izboljšuje sposobnost modela, da ustvari koherentne in kontekstno pomembne rezultate s pomočjo tehnik, kot je večkratna napoved (MTP), ki model usposablja za predvidevanje več žetonov hkrati [1] [3] [9]. Ta sposobnost je še posebej koristna za zapletene jezikovne naloge in večstopenjsko sklepanje.
Če povzamemo, je FP8 mešana natančnost trening temelj arhitekture Deepseek-V3, ki mu omogoča, da doseže visoko zmogljivost z zmanjšanimi zahtevami virov, hkrati pa ohranja natančnost in razširljivost v različnih aplikacijah v razvoju AI.
Navedbe:[1] https://ithy.com/article/deepseek-v3-progress-in-language-models-huyq64wk
[2] https://opentools.ai/news/deepseeks-breakthrough-a-new-era-za-za-ai-with-ne-Compute-Power
[3] https://arxiv.org/html/2412.19437V1
[4] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolution-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-optimizing-effice-and-scale/
[8] https://stratechhery.com/2025/deepseek-faq/
[9] https://guptadeepak.com/deepseek-revolution-ai-with-effice-innovation-and-affordability/
[10] https://docs.nvidia.com/deeplearning/transformer-gine/user-guide/examples/fp8_primer.html