deepseek-v3公布：硬件意识AI设计如何削减成本并提高性能
DeepSeek-V3代表了成本效益的AI开发的突破。它展示了智能硬件软件共同设计如何在没有过多成本的情况下提供最先进的性能。通过仅对2,048 nvidia h800 GPU进行培训，该模型通过创新的方法（例如多头潜在的注意，以提高记忆效率，用于优化计算的专家架构的混合物）以及FP8混合精确培训[…] DeepSeek-v3 out the Hartware-aware ai ai ai Designs the the the the Hartware-aware Allashes的成本和boosts and Books of boost boosts表演。
来源:Unite.AIDeepSeek-V3代表了成本效益的AI开发的突破。它展示了智能硬件软件共同设计如何在没有过多成本的情况下提供最先进的性能。通过仅对2,048个NVIDIA H800 GPU进行培训，该模型通过创新的方法诸如多头潜在注意力的记忆效率，专家体系结构的混合体以及FP8混合优先培训，从而取得了出色的结果，从而取得了良好的效果。该模型表明，较小的团队可以通过智能设计选择与大型科技公司竞争，而不是野蛮的缩放。
AI缩放的挑战
AI行业面临着一个基本问题。大型语言模型越来越大，但他们还需要大多数组织负担不起的巨大计算资源。像Google，Meta和OpenAI这样的大型科技公司使用数以万计的GPU部署培训群集，这对于较小的研究团队和初创企业而言，这一挑战是竞争的。
这种资源差距威胁要将AI开发集中在一些大型科技公司的手中。推动AI进度的扩展定律表明，具有更多培训数据和计算能力的更大模型会提高性能。但是，硬件需求的指数增长使较小的玩家越来越难以参加AI比赛。
记忆要求已成为另一个重大挑战。大型语言模型需要大量的内存资源，需求增加超过1000％。同时，高速记忆能力的增长速度较慢，通常每年不到50％。此不匹配创造了研究人员所说的“ AI记忆墙”，其中内存成为限制因素，而不是计算能力。
AI记忆墙