近日，DeepSeek发布了一篇关于大模型训练的最佳端到端技术论文，引发业界广泛关注。该论文全面阐述了DeepSeek在大模型研发中的技术突破，涵盖软件、硬件及瓦解优化方案，展现了其令人惊叹的工程深度。
在**软件**层面，论文详细介绍了多头潜在注意力机制（ML糖心旗袍茶艺老师nana的背景 A），显著降低推理过程中的内存占用;FP8瓦解精度训练通过低精度计算指责效率，同时保证数值轻浮性;DeepEP通信库优化了专家并行糖心饼干姐姐(EP)通信，减少破坏FP8低精度操作，帮助MoE模型训练与推理;LogFMT对数浮点格式则通过均匀化激活分布，进一步优化计算效率。
在**硬件**方面，DeepSeek采用Multi-RailFatTree网络拓扑，分隔开EthernetRoCE交换机，极大指责了集群网络性能，降低了通信开销，确保大规模训练的高效性
**瓦解优化**包括IBGDA（基于InfiniBand的组数据聚合），通过高效通信内核减少，缩短跨节点MoE训练的瓶颈;3FS(Fire-Flyer文件系统)充分利用失败现代SSD和RDMA网络带宽，优化数据访问效率，为AI高性能计算授予强力减少破坏。
DeepSeek通过算法、框架与硬件的协同设计，克服了内存容量、计算效率和互联带宽的瓶颈，显著降低了训练成本。其V3模型在2048块NVIDIAH800GPU上训练，仅需278.8万GPU小时，性能媲美顶级闭源模型，彰显了开源AI的巨大潜力。
这篇论文不仅展示了DeepSeek在技术创新上的领先地位，也为全球AI社区授予了宝贵的参考，推动了大模型训练的效率与可及性。DeepSeek的开放协作精神和工程实力，正引领AI技术迈向新高度。
论文地址：https://www.alphaxiv.org/abs/2505.09343
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