DeepSeek paper offers new details on how it used 2,048 Nvidia chips to take on OpenAI | DeepSeek论文详解：如何利用2048块英伟达芯片挑战OpenAI
中国人工智能研究实验室DeepSeek发布了一份新的研究报告，详细介绍了其如何以远低于竞争对手的成本构建世界上最强大的开源AI系统之一。该报告强调了硬件与软件协同设计方法在降低成本和提升性能方面的关键作用。
这份由DeepSeek创始人梁文峰联合撰写的报告指出，DeepSeek-V3在2048个Nvidia H800 GPU上进行训练，展示了硬件感知模型协同设计如何有效应对挑战，从而实现大规模、高性价比的训练和推理。DeepSeek团队意识到训练大型语言模型（LLM）的硬件限制和高昂成本，因此采取了这种方法。报告还详细介绍了技术优化，包括提高内存效率、简化芯片间通信以及增强整体AI基础设施性能，这些都是降低运营成本和扩展能力的关键进步。
DeepSeek还强调了其混合专家（MoE）模型架构的使用，这是一种将AI模型划分为独立的子网络或专家的机器学习方法，每个专家专注于输入数据的子集，同时协同工作。这些优化为下一代AI系统的创新提供了“实用的蓝图”。
via SCMP Full Text Feed
中国人工智能研究实验室DeepSeek发布了一份新的研究报告，详细介绍了其如何以远低于竞争对手的成本构建世界上最强大的开源AI系统之一。该报告强调了硬件与软件协同设计方法在降低成本和提升性能方面的关键作用。
这份由DeepSeek创始人梁文峰联合撰写的报告指出，DeepSeek-V3在2048个Nvidia H800 GPU上进行训练，展示了硬件感知模型协同设计如何有效应对挑战，从而实现大规模、高性价比的训练和推理。DeepSeek团队意识到训练大型语言模型（LLM）的硬件限制和高昂成本，因此采取了这种方法。报告还详细介绍了技术优化，包括提高内存效率、简化芯片间通信以及增强整体AI基础设施性能，这些都是降低运营成本和扩展能力的关键进步。
DeepSeek还强调了其混合专家（MoE）模型架构的使用，这是一种将AI模型划分为独立的子网络或专家的机器学习方法，每个专家专注于输入数据的子集，同时协同工作。这些优化为下一代AI系统的创新提供了“实用的蓝图”。
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