Die Verwendung von FP8 (8-Bit-Gleitkomma) für allgemeine Matrix-Multiplikationsoperationen (GEMM) in Deepseek-V3 bietet mehrere erhebliche Vorteile, vor allem in Bezug auf Recheneffizienz und Speichereinsparung. Hier sind die detaillierten Vorteile:
1. Berechnungseffizienz: FP8 -Operationen bieten eine erhebliche Zunahme der Rechengeschwindigkeit im Vergleich zu herkömmlichen FP16- oder FP32 -Vorgängen. Insbesondere können Nvidia-Tensor-Kerne FP8-GEMM-Operationen mit doppelter Geschwindigkeit von FP16 durchführen, was den Gesamt-Trainingsprozess von großflächigen Modellen wie Deepseek-V3 [3] [4] beschleunigt.
2. Speichereinsparung: Die Verwendung von FP8 reduziert die Speicheranforderungen im Vergleich zu BF16 um die Hälfte, sodass größere und tiefere Modelle innerhalb derselben Hardwarebeschränkungen trainiert werden können. Dies ist besonders vorteilhaft für Modelle, die umfangreiche Speicherressourcen erfordern, sodass komplexere Modelle entwickelt werden können, ohne zusätzliche Hardware zu benötigen [3] [6].
3. Effiziente Kommunikation: In verteilten Trainingsumgebungen reduziert FP8 die für die Datenübertragung zwischen GPUs erforderliche Bandbreite, wodurch die Synchronisationseffizienz verbessert und die Kommunikationsaufwand verringert wird. Dies ist für groß angelegte KI-Modelle von entscheidender Bedeutung, die häufig auf verteilten Computeraufbauten beruhen [3].
V. Dies beinhaltet die Gruppierung von Elementen in kleinere Fliesen oder Blöcke und skaliert sie unabhängig, was dazu beiträgt, bessere Ausreißer zu behandeln und die numerische Stabilität aufrechtzuerhalten [1] [2].
5. Erhöhte Akkumulationsgenauigkeit: Um Fehler zu mildern, die durch die begrenzte Akkumulation der Bitbreite in Tensorkernen verursacht werden, fördert Deekseek-V3 in bestimmten Intervallen während der Akkumulation Teilergebnisse für FP32-Register. Dies verbessert die Präzision von FP8 -GEMM -Operationen und stellt sicher, dass die Vorteile von FP8 ohne Kompromissgenauigkeit realisiert werden [1].
6. Unified E4M3-Format: Im Gegensatz zu früheren Ansätzen, bei denen Hybrid-FP8-Formate verwendet wurden, nimmt Deepseek-V3 das E4M3-Format allgemein an. Dies wird durch seine feinkörnige Quantisierungsstrategie erleichtert, die die exponenten Bits zwischen gruppierten Elementen effektiv aufweist und den Rahmen vereinfacht und die Genauigkeit verbessert [1].
7. Online -Quantisierung: Das Modell berechnet die Skalierungsfaktoren dynamisch für jede Aktivierungskachel oder das Gewichtsblock während des Trainings, wodurch die Notwendigkeit verzögerter Quantisierungsmethoden beseitigt wird. Dies vereinfacht den Framework und verbessert die Genauigkeit, indem sie sich an Echtzeitdateneigenschaften anpasst [1].
8. Optimierte Bibliotheksunterstützung: Die Entwicklung von DeepGemm, einer optimierten FP8-GEMM-Bibliothek, verbessert die Effizienz von FP8-Operationen in Deepseek-V3 weiter. DeepGemm unterstützt sowohl dichte als auch MOE-Architekturen und stellt effiziente Matrixberechnungen sicher, die für großflächige KI-Modelle von entscheidender Bedeutung sind [4] [7]. Es verwendet Just-in-Time (JIT) -Kompilation und feinkörnige Skalierung, um die Recheneffizienz aufrechtzuerhalten und gleichzeitig den Präzisionsverlust zu minimieren [4] [5].
Zitate:
[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-from-yepseek-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-eepgem-an-optimized-fp8-gemm-library-for-dense-moe-computation/
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comportment/1iybcnl/deepseek_realse_3th_bomb_deepgemm_a_library_for/
[6] https://arxiv.org/html/2503.09975v1
[7] https://digialps.com/deepseek-ai-drops-peepgemm-an-fp8--lemm-library-that-powers-v3-and-hai-models/
[8] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[9] https://www.aibase.com/news/15722