Het gebruik van FP8 (8-bit drijvende punt) voor algemene Matrix Multiplication (GEMM) -activiteiten in DeepSeek-V3 biedt verschillende belangrijke voordelen, voornamelijk in termen van computationele efficiëntie en geheugenbesparingen. Hier zijn de gedetailleerde voordelen:
1. Berekenefficiëntie: FP8 -bewerkingen bieden een aanzienlijke toename van de rekensnelheid in vergelijking met traditionele FP16- of FP32 -bewerkingen. In het bijzonder kunnen de tensor-kernen van NVIDIA FP8 GEMM-bewerkingen uitvoeren met tweemaal de snelheid van FP16, die het algemene trainingsproces van grootschalige modellen zoals Deepseek-V3 [3] versnelt.
2. Geheugenbesparingen: het gebruik van FP8 vermindert de geheugenvereisten met de helft in vergelijking met BF16, waardoor grotere en diepere modellen binnen dezelfde hardwarebeperkingen kunnen worden getraind. Dit is met name gunstig voor modellen die uitgebreide geheugenbronnen vereisen, waardoor meer complexe modellen kunnen worden ontwikkeld zonder extra hardware [3] [6].
3. Efficiënte communicatie: in gedistribueerde trainingsomgevingen vermindert FP8 de bandbreedte die nodig is voor gegevensoverdracht tussen GPU's, wat de synchronisatie -efficiëntie verbetert en de overheadkosten van de communicatie vermindert. Dit is cruciaal voor grootschalige AI-modellen die vaak afhankelijk zijn van gedistribueerde computeropstellingen [3].
4. Fijnkorrelige kwantisatie: Deepseek-V3 maakt gebruik van een fijnkorrelige kwantisatiestrategie om de uitdagingen aan te gaan die worden gesteld door het beperkte dynamische bereik van FP8. Dit omvat het groeperen van elementen in kleinere tegels of blokken en het onafhankelijk schalen, wat helpt bij het beter omgaan met uitbijters en het handhaven van numerieke stabiliteit [1] [2].
5. Verhoogde accumulatieprecisie: om fouten te verminderen die worden veroorzaakt door de beperkte bitbreedte-accumulatie in tensorkernen, bevordert Deepseek-V3 gedeeltelijke resultaten tot FP32-registers met specifieke intervallen tijdens accumulatie. Dit verbetert de precisie van FP8 GEMM -operaties, zodat de voordelen van FP8 worden gerealiseerd zonder nauwkeurigheid in gevaar te brengen [1].
6. Unified E4M3-formaat: in tegenstelling tot eerdere benaderingen die hybride FP8-formaten gebruikten, neemt DeepSeek-V3 het E4M3-formaat universeel aan. Dit wordt vergemakkelijkt door zijn fijnkorrelige kwantisatiestrategie, die effectief bits deelt tussen gegroepeerde elementen, waardoor het raamwerk wordt vereenvoudigd en de nauwkeurigheid wordt verbeterd [1].
7. Online kwantisatie: het model berekent schaalfactoren dynamisch voor elke activeringstegel of gewichtsblok tijdens de training, waardoor de behoefte aan vertraagde kwantisatiemethoden wordt geëlimineerd. Dit vereenvoudigt het raamwerk en verbetert de nauwkeurigheid door zich aan te passen aan realtime gegevenskenmerken [1].
8. Geoptimaliseerde bibliotheekondersteuning: de ontwikkeling van DeepGemm, een geoptimaliseerde FP8 Gemm-bibliotheek, verbetert verder de efficiëntie van FP8-bewerkingen in Deepseek-V3. DeepGEMM ondersteunt zowel dichte als MOE-architecturen en zorgt voor efficiënte matrixberekeningen die cruciaal zijn voor grootschalige AI-modellen [4] [7]. Het maakt gebruik van just-in-time (JIT) compilatie en fijnkorrelige schaling om de rekenefficiëntie te behouden en tegelijkertijd precisieverlies te minimaliseren [4] [5].
Citaten:
[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-from-deepseek-v3?lang=en
[2] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[3] https://fireworks.ai/blog/deepseek-model-architecture
[4] https://blog.aitoolhouse.com/deepseek-ai-releases-deepgeme-an-optimized-gemm-gemm-library-for-dense-and-moe-computatie/
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1iybcnl/deepseek_realse_3th_bomb_deepgem_a_library_for/
[6] https://arxiv.org/html/2503.09975v1
[7] https://digialps.com/deepseek-ai-dopgemm-an-fp8-gemm-library-that-powers-v3-and-r1-ai-models/
[8] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[9] https://www.aibase.com/news/15722