Deepseek-V3 ใช้การฝึกอบรมความแม่นยำแบบผสม FP8 เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานอย่างมีนัยสำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งในแง่ของประสิทธิภาพความเร็วและการใช้หน่วยความจำ วิธีการนี้ใช้ตัวเลขจุดลอยตัว 8 บิตซึ่งช่วยให้การลดการใช้หน่วยความจำลดลงอย่างมากโดยประมาณความต้องการครึ่งหนึ่งเมื่อเทียบกับความแม่นยำของ FP16 เป็นผลให้ Deepseek สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพใน GPU ที่น้อยลงในขณะที่รักษาความแม่นยำในระดับสูงในระหว่างการฝึกอบรม [1] [4] [9]
ผลกระทบที่สำคัญของการฝึกอบรมความแม่นยำแบบผสม FP8
1. ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น: โดยการใช้ประโยชน์จากความแม่นยำ FP8 DEEPSEEK-V3 จะได้รับประสิทธิภาพการฝึกอบรมที่น่าทึ่ง ขั้นตอนการฝึกอบรมล่วงหน้าของโมเดลนั้นต้องการเพียงประมาณ 2.788 ล้าน GPU ชั่วโมงแปลเป็นค่าใช้จ่ายประมาณ 5.576 ล้านดอลลาร์ต่ำกว่ารุ่นเทียบเท่า [2] [7] [9]
2. ความเร็วในการประมวลผลแบบเร่งความเร็ว: การใช้ FP8 ช่วยให้การคำนวณเร็วขึ้นโดยการลดขนาดข้อมูลที่ต้องประมวลผล การเร่งความเร็วนี้ได้รับการเสริมด้วยอัลกอริทึม dualpipe ซึ่งเพิ่มประสิทธิภาพการขนานของท่อโดยการคำนวณที่ทับซ้อนกันและขั้นตอนการสื่อสารลดเวลาว่างสำหรับ GPU [1] [3] [7]
3. ความสามารถในการปรับขนาด: รอยเท้าหน่วยความจำที่ลดลงช่วยให้ DEEPSEEK-V3 จัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และสถาปัตยกรรมแบบจำลองที่กว้างขวางยิ่งขึ้นโดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายในการคำนวณเพิ่มเติม ความสามารถในการปรับขนาดนี้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการพัฒนาแบบจำลองภาษาขั้นสูงที่ต้องการการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากอย่างมีประสิทธิภาพ [1] [4]
4. ประสิทธิภาพของโมเดลที่ได้รับการปรับปรุง: การรวมของการฝึกอบรมความแม่นยำแบบผสม FP8 ไม่ได้ลดความแม่นยำของแบบจำลอง แต่จะช่วยเพิ่มความสามารถของแบบจำลองในการสร้างเอาต์พุตที่สอดคล้องกันและเกี่ยวข้องกับบริบทผ่านเทคนิคต่าง ๆ เช่นการทำนายแบบหลายครั้ง (MTP) ซึ่งฝึกอบรมแบบจำลองเพื่อคาดการณ์โทเค็นหลายโทพร้อมกัน [1] [3] [9] ความสามารถนี้เป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับงานทางภาษาที่ซับซ้อนและการใช้เหตุผลหลายขั้นตอน
โดยสรุปการฝึกอบรมความแม่นยำแบบผสม FP8 เป็นรากฐานที่สำคัญของสถาปัตยกรรมของ Deepseek-V3 ทำให้สามารถบรรลุประสิทธิภาพสูงด้วยความต้องการทรัพยากรที่ลดลงในขณะที่รักษาความแม่นยำและความยืดหยุ่นในการใช้งานต่างๆในการพัฒนา AI
การอ้างอิง:[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
[7] https://adasci.org/deepseek-v3-explained-optimizing-efficience-and-scale/
[8] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[9] https://guptadeepak.com/deepseek-revolutionizing-ai-with-eficiency-innovation-and-affordability/
[10] https://docs.nvidia.com/deeplearning/transformer-engine/user-guide/examples/fp8_primer.html