DeepSeek-V3采用FP8混合精度训练，以显着提高其性能，尤其是在效率，速度和内存利用方面。这种方法利用了8位浮点数，与FP16精度相比，记忆消耗大约减少了需求。结果，DeepSeek可以在较少的GPU上有效运行，同时在训练过程中保持高度的准确性[1] [4] [9]。
FP8混合精度训练的关键影响
1。提高效率：通过利用FP8精度，DeepSeek-V3实现了显着的训练效率。该模型的训练阶段仅需要约278.8万个GPU小时，其成本约为557.6万美元，明显低于可比模型[2] [7] [9]。
2。加速处理速度：通过减少需要处理的数据大小，FP8的采用可以更快地计算。 DualPipe算法进一步补充了这种加速度，该算法通过重叠的计算和通信阶段优化管道并行性，从而最大程度地减少了GPU的空闲时间[1] [3] [7]。
3.可伸缩性：减少的内存足迹允许DeepSeek-V3处理较大的数据集和更广泛的模型体系结构，而不会产生额外的计算成本。这种可伸缩性对于开发需要有效处理大量数据的高级语言模型至关重要[1] [4]。
4。改进的模型性能：FP8混合精度训练的集成不会损害模型的准确性。取而代之的是，它增强了模型通过多型预测（MTP）等技术生成相干和上下文相关的输出的能力，该技术训练模型同时预测多个代币[1] [3] [9]。这种能力对复杂的语言任务和多步推理特别有益。
总而言之，FP8混合精度训练是DeepSeek-V3体系结构的基石，使其能够通过降低资源需求来实现高性能，同时保持AI开发中各种应用程序的准确性和可扩展性。
引用：[1] https://ithy.com/article/deepseek-v3-progress-in-language-models-huyq64wk
[2] https://opentools.ai/news/deepseeks-breaks-abreaks-a-new-a---------- for-ai-with-with-with-with-compute-power
[3] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[4] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutionis-yai-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-explation-eptimization-efficity-efficy-and-scale/
[8] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[9] https://guptadeepak.com/deepseek-revolutionis-with-with-with-felcipication-innovation-and-fordability/
[10] https://docs.nvidia.com/deeplearning/transformer-engine/user-guide/examples/fp8_primer.html