DeepSeek-V3での一般的なマトリックス増殖(GEMM)操作にFP8(8ビットフローティングポイント)を使用すると、主に計算効率とメモリの節約の観点から、いくつかの重要な利点があります。詳細な利点は次のとおりです。
1。計算効率：FP8操作は、従来のFP16またはFP32操作と比較して、計算速度が大幅に増加します。具体的には、Nvidiaのテンソルコアは、FP16の2倍の速度でFP8 GEMM操作を実行できます。これにより、DeepSeek-V3 [3] [4]などの大規模モデルの全体的なトレーニングプロセスが加速されます。
2。メモリの節約：FP8を使用すると、メモリの要件がBF16と比較して半分減少し、同じハードウェアの制約内でより大きくより深いモデルをトレーニングできます。これは、広範なメモリリソースを必要とするモデルに特に有益であり、追加のハードウェアを必要とせずにより複雑なモデルを開発できるようにします[3] [6]。
3。効率的な通信：分散トレーニング環境では、FP8はGPU間のデータ転送に必要な帯域幅を減らし、同期効率を向上させ、通信のオーバーヘッドを削減します。これは、分散コンピューティングセットアップにしばしば依存する大規模なAIモデルにとって重要です[3]。
4。細粒の量子化：DeepSeek-V3は、FP8の限られたダイナミックレンジによってもたらされる課題に対処するために、細粒子化量化戦略を採用しています。これには、要素をより小さなタイルまたはブロックにグループ化し、独立してスケーリングすることが含まれます。これは、外れ値の取り扱いを改善し、数値の安定性を維持するのに役立ちます[1] [2]。
5.蓄積精度の増加：テンソルコアの限られたビット幅の蓄積によって引き起こされるエラーを軽減するために、deepseek-V3は蓄積中に特定の間隔でFP32レジスタに部分的な結果を促進します。これにより、FP8 GEMM操作の精度が向上し、精度を損なうことなくFP8の利点が実現されるようにします[1]。
6. Unified E4M3形式：ハイブリッドFP8形式を使用した以前のアプローチとは異なり、DeepSeek-V3はE4M3形式を普遍的に採用しています。これは、細粒子化量化戦略によって促進され、グループ化された要素間で指数ビットを効果的に共有し、フレームワークを簡素化し、精度を向上させます[1]。
7.オンライン量子化：モデルは、トレーニング中に各活性化タイルまたは重量ブロックのスケーリング因子を動的に計算し、遅延量子化方法の必要性を排除します。これにより、フレームワークが簡素化され、リアルタイムのデータ特性に適応することで精度が向上します[1]。
8。最適化されたライブラリサポート：最適化されたFP8 GEMMライブラリであるDeepGEMMの開発により、DeepSeek-V3のFP8操作の効率がさらに向上します。 DeepGEMMは、密なアーキテクチャとMOEアーキテクチャの両方をサポートし、大規模なAIモデルに重要な効率的なマトリックス計算を確保します[4] [7]。正確な損失を最小限に抑えながら、計算効率を維持するために、Just-in-Time(JIT)コンピレーションときめの細かいスケーリングを利用します[4] [5]。
引用：
[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-reeases-deepgemm-an-optimized-fp8-gemm-library-for-dense-dense-moe-computation/
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1iybcnl/deepseek_realse_3th_bomb_deepgemm_a_library_for/
[6] https://arxiv.org/html/2503.09975v1
[7] https://digialps.com/deepseek-ai-drops-deepgemm-an-fp8-gemm-library-that-powers-v3and-r1-ai-models/
[8] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[9] https://www.aibase.com/news/15722
