DeepSeek-V3 FP8 vegyes precíziós képzést alkalmaz, hogy jelentősen javítsa teljesítményét, különös tekintettel a hatékonyság, a sebesség és a memória felhasználása szempontjából. Ez a megközelítés 8 bites lebegőpontos számokat használ, ami lehetővé teszi a memóriafogyasztás jelentős csökkenését a követelmények megközelítőleg felére csökkentve az FP16 pontossághoz képest. Ennek eredményeként a DeepSeek hatékonyan működhet kevesebb GPU -n, miközben fenntartja a magas pontosságot az edzés során [1] [4] [9].
Az FP8 vegyes precíziós edzés legfontosabb hatásai
1. Megnövekedett hatékonyság: Az FP8 pontosságának kihasználásával a mély-V3 figyelemre méltó képzési hatékonyságot ér el. A modell előtti edzés előtti fázis csak körülbelül 2,788 millió GPU órát igényelt, ami körülbelül 5,576 millió dollár költségeket jelentett, mint az összehasonlítható modelleknél [2] [7] [9].
2. Gyorsított feldolgozási sebesség: Az FP8 elfogadása lehetővé teszi a gyorsabb számításokat azáltal, hogy csökkenti a feldolgozandó adatméretet. Ezt a gyorsulást tovább egészíti ki a dualpipe algoritmus, amely optimalizálja a csővezeték párhuzamosságát az átfedő számítási és kommunikációs fázisokkal, minimalizálva a GPU -k tétlen időt [1] [3] [7].
3. Skálázhatóság: A redukált memória lábnyom lehetővé teszi a DeepSeek-V3 számára, hogy nagyobb adatkészleteket és kiterjedtebb modell-architektúrákat kezeljen anélkül, hogy további számítási költségeket jelentene. Ez a skálázhatóság elengedhetetlen a fejlett nyelvi modellek kidolgozásához, amelyek hatalmas mennyiségű adat hatékony feldolgozását igénylik [1] [4].
4. Javított modellteljesítmény: Az FP8 vegyes precíziós edzés integrálása nem veszélyezteti a modell pontosságát. Ehelyett javítja a modell azon képességét, hogy koherens és kontextus szempontból releváns outputokat generáljon olyan technikákon keresztül, mint a multi-token predikció (MTP), amely kiképzi a modellt, hogy egyszerre előre jelezze a többszörös tokeneket [1] [3] [9]. Ez a képesség különösen hasznos a komplex nyelvi feladatokhoz és a többlépéses érveléshez.
Összefoglalva: az FP8 vegyes precíziós képzés a DeepSeek-V3 architektúrájának sarokköve, amely lehetővé teszi annak elérését, hogy a csökkentett erőforrásigényekkel nagy teljesítményt érjen el, miközben megőrzi a pontosságot és a méretezhetőséget az AI fejlesztés különböző alkalmazásai között.
Idézetek:[1] https://ithy.com/article/deepseek-v3-progress-in-ganguage-models-huyq64wk
[2] https://opentools.ai/news/deepseeks-rreakthrough-a-new---er-ai-with-less-compute-power
[3] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[4] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutionizing-a-open-source-deason-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-explain-optimizing-effication-and-scale/
[8] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[9] https://guptadeepak.com/deepseek-revolutionizing-ai-with-effication-inovation-and-affordiable/
[10] https://docs.nvidia.com/deeplearning/transformer-engine/user-guide/examples/fp8_primer.html