DeepSeek-V3中的统一E4M3格式通过解决与混合精确训练相关的几个挑战，尤其是与动态范围和精度有关的挑战，从而对模型的效率产生了重大贡献。这是对这种格式如何提高效率的详细说明：
##细粒量化策略
DeepSeek-V3采用了细粒度的量化策略，可以在培训的所有阶段有效地利用E4M3格式。与使用混合FP8格式的以前的框架不同(例如，向后通行证的E4M3和向后通过的E5M2)，DeepSeek-V3的方法可确保对激活进行分组和按1x128瓷砖基础进行分组和缩放，而权重则以128x128块基础[1] [1] [2]进行缩放。这种粒度通过动态调整每组的缩放因子来帮助更好地处理离群值，从而减轻FP8格式固有的有限动态范围的影响[3]。
##动态缩放和在线量化
该模型使用在线量化，其中在训练过程中针对每个激活图或重量块动态计算缩放因子。这消除了维持历史最大值，简化框架并提高准确性的需求[1] [2]。通过动态调整这些缩放因子，DeepSeek-V3可以优化使用可用的FP8数字表示存储桶的使用，从而确保大多数值不会集中在狭窄的范围内，否则，对于较小的值，这将导致较差的精度[3]。
##减少内存使用和计算成本
统一的E4M3格式与细粒量化相结合，大大降低了内存使用情况。通过将激活和优化态以较低精确的格式(例如，用于激活的FP8)，DeepSeek-V3最大程度地减少了内存需求，这对于大规模模型至关重要[1] [5]。此外，使用FP8进行关键计算会降低计算成本，因为与FP16或FP32等较高精确格式相比，它需要更少的数据处理[5]。
##增强的数值稳定性
DeepSeek-v3还通过在积累过程中以特定的间隔促进fp32寄存器，以促进fp32寄存器的部分结果来解决与FP8培训相关的数值精度损失问题。该策略减轻了由于张量芯中的位宽度积累有限而引起的错误，从而确保了数值稳定性和可靠的训练[1] [7]。
总而言之，DeepSeek-V3中的统一E4M3格式通过允许细粒度的量化，动态缩放，减少存储器使用和改进的数值稳定性来提高效率。这些创新使DeepSeek-V3能够在优化计算资源的同时实现最先进的性能。
引用：
[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaweays-from-deepseek-v3?lang=en
[2] https://research.meekolab.com/deepseeks-low-level-hardware-magic
[3] https://fireworks.ai/blog/deepseek-model-architecture
[4] https://dirox.com/post/deepseek-v3-the-open-source-ai-revolution
[5] https://cciedump.spoto.net/newblog/overview-of-deepseek-v3:-latest-deepseek-technical-report.html
[6] https://adasci.org/deepseek-v3-explation-eptimization-efficie-and-scale/
[7] https://www.linkedin.com/posts/danielhanchen_deepseek-v3-is-the-most-powerful-powerful-open-source-activity-727848573006200832-kta_
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hmmtt3/deepseek_v3_is_is_is_ifically_relealed_code_code_paper/