DeepSeek-V3 sử dụng đào tạo chính xác hỗn hợp FP8 để tăng cường đáng kể hiệu suất của nó, đặc biệt là về hiệu quả, tốc độ và việc sử dụng bộ nhớ. Cách tiếp cận này sử dụng các số điểm nổi 8 bit, cho phép giảm đáng kể mức tiêu thụ bộ nhớ khoảng một nửa các yêu cầu so với độ chính xác của FP16. Do đó, Deepseek có thể hoạt động hiệu quả trên ít GPU hơn trong khi duy trì mức độ chính xác cao trong quá trình đào tạo [1] [4] [9].
Tác động chính của đào tạo chính xác hỗn hợp FP8
1. Tăng hiệu quả: Bằng cách tận dụng độ chính xác của FP8, Deepseek-V3 đạt được hiệu quả đào tạo đáng chú ý. Giai đoạn trước khi đào tạo mô hình chỉ cần khoảng 2,788 triệu giờ GPU, chuyển thành chi phí khoảng 5,576 triệu đô la thấp hơn đáng kể so với các mô hình so sánh [2] [7] [9].
2. Tốc độ xử lý tăng tốc: Việc áp dụng FP8 cho phép tính toán nhanh hơn bằng cách giảm kích thước dữ liệu cần được xử lý. Gia tốc này được bổ sung thêm bởi thuật toán DualPipe, giúp tối ưu hóa sự song song đường ống bằng cách tính toán các giai đoạn tính toán và giao tiếp, giảm thiểu thời gian nhàn rỗi cho GPU [1] [3] [7].
3. Khả năng mở rộng: Dấu chân bộ nhớ giảm cho phép DeepSeek-V3 xử lý các bộ dữ liệu lớn hơn và kiến trúc mô hình rộng hơn mà không phải chịu thêm chi phí tính toán. Khả năng mở rộng này rất quan trọng để phát triển các mô hình ngôn ngữ nâng cao yêu cầu xử lý một lượng lớn dữ liệu hiệu quả [1] [4].
4. Hiệu suất mô hình cải tiến: Việc tích hợp đào tạo chính xác hỗn hợp FP8 không ảnh hưởng đến độ chính xác của mô hình. Thay vào đó, nó tăng cường khả năng của mô hình để tạo ra các đầu ra mạch lạc và liên quan đến bối cảnh thông qua các kỹ thuật như dự đoán đa điểm (MTP), đào tạo mô hình để dự đoán đồng thời nhiều mã thông báo [1] [3] [9]. Khả năng này đặc biệt có lợi cho các nhiệm vụ ngôn ngữ phức tạp và lý luận nhiều bước.
Tóm lại, đào tạo chính xác hỗn hợp FP8 là nền tảng của kiến trúc của DeepSeek-V3, cho phép nó đạt được hiệu suất cao với các yêu cầu tài nguyên giảm trong khi duy trì độ chính xác và khả năng mở rộng trên các ứng dụng khác nhau trong phát triển AI.
Trích dẫn:[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-engine/user-guide/examples/fp8_primer.html
|@.