Deepseek-V3, özellikle verimlilik, hız ve bellek kullanımı açısından performansını önemli ölçüde artırmak için FP8 karma hassas bir eğitim kullanır. Bu yaklaşım, bellek tüketiminde önemli bir azalmaya izin veren 8 bit kayan nokta sayıları kullanır-FP16 hassasiyetine kıyasla gereksinimleri yaklaşık olarak yarıya indirir. Sonuç olarak, Deepseek eğitim sırasında yüksek doğruluk seviyelerini korurken daha az GPU üzerinde etkili bir şekilde çalışabilir [1] [4] [9].
FP8 Karışık Hassas Eğitimin Temel Etkileri
1. Artan verimlilik: FP8 hassasiyetinden yararlanarak, Deepseek-V3 kayda değer eğitim verimliliği elde eder. Modelin eğitim öncesi aşaması sadece 2.788 milyon GPU saati gerektiriyordu ve karşılaştırılabilir modellerden yaklaşık 5.576 milyon dolar maliyete dönüştü [2] [7] [9].
2. Hızlandırılmış işleme hızları: FP8'in benimsenmesi, işlenmesi gereken veri boyutunu azaltarak daha hızlı hesaplamalar sağlar. Bu ivme ayrıca, hesaplama ve iletişim aşamalarını örtüşerek boru hattı paralelliğini optimize eden ve GPU'lar için boşta kalmayı en aza indiren dualpipe algoritması ile tamamlanır [1] [3] [7].
3. Ölçeklenebilirlik: Azaltılmış bellek ayak izi, Deepseek-V3'ün ek hesaplama maliyetleri olmadan daha büyük veri kümelerini ve daha kapsamlı model mimarilerini işlemesini sağlar. Bu ölçeklenebilirlik, çok miktarda veri verimli bir şekilde işlenmesini gerektiren gelişmiş dil modelleri geliştirmek için çok önemlidir [1] [4].
4. Geliştirilmiş model performansı: FP8 karışık hassasiyet eğitiminin entegrasyonu model doğruluğunu tehlikeye atmaz. Bunun yerine, modelin, çoklu jetonları aynı anda öngörmek için eğiten çoklu tokatlı tahmin (MTP) gibi teknikler aracılığıyla tutarlı ve bağlamsal olarak alakalı çıktılar üretme yeteneğini arttırır [1] [3] [9]. Bu yetenek özellikle karmaşık dilsel görevler ve çok adımlı akıl yürütme için faydalıdır.
Özetle, FP8 Karışık Hassas Eğitim, Deepseek-V3'ün mimarisinin temel taşıdır ve AI geliştirmedeki çeşitli uygulamalarda doğruluk ve ölçeklenebilirliği korurken kaynak gereksinimleriyle yüksek performans elde etmesini sağlar.
Alıntılar:[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-sess-compute-power
[3] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[4] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolution-i-apen-source-weasoning-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-splained-optimizizing-fort-and-scale/
[8] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[9] https://guptadeepak.com/deepseek-revolutioning-ai-with-fitencity-innovation-and-aforfority/
[10] https://docs.nvidia.com/deeplearning/transformer-engine/user-guide/examples/fp8_primer.html