从DeepSeek V3开源趋势重新审视大模型Infra

主要观点总结

文章主要介绍了DeepSeek V3作为复杂、精巧的大模型infra设计，其紧密结合算法和Infra，发挥模型的极致性能。文章还提到了AI推理需求即将爆发的背景，以及DeepSeek的相关资源和直播课程内容。另外，对研梦非凡的导师团队和提供的服务进行了简要介绍。

关键观点总结

关键观点1: DeepSeek V3的特点和优势

DeepSeek V3是目前公开资料中看到的最复杂、最精巧的大模型infra设计，紧密结合算法和Infra，发挥模型的极致性能。

关键观点2: AI推理需求的爆发

随着AI技术的不断发展，AI推理需求即将爆发，大规模语言模型的应用越来越广泛，对底层AI infra的要求也越来越高。

关键观点3: 直播课程内容

直播课程将深入探讨AI Infrastructure的关键技术与创新实践，包括计算集群、训练框架优化、FP8低精度训练和推理与部署等方面。

关键观点4: 研梦非凡的导师团队和服务介绍

研梦非凡的导师团队由国内外顶尖高校的教授、博士导师、博士后以及互联网大厂的高级算法科学家组成，提供个性化的科研辅导方案，深度定制科研服务。

正文

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课程内容

1. 计算集群（Compute Clusters）

如何构建高效、可扩展的计算集群，以支持 DeepSeek-V3 这种拥有 6710 亿参数 的大规模混合专家模型（MoE）的训练与推理。

2. 训练框架优化（Training Framework）

• DualPipe 与计算-通信重叠：通过 DualPipe 技术实现计算与通信的高效重叠，最大化硬件利用率。
• 跨节点全对全通信的高效实现：优化多节点间的通信效率，减少训练中的瓶 颈。
• 极致内存节省与最小开销：在保证性能的同时，显著降低内存占用，提升训练稳定性。

3. FP8 低精度训练（FP8 Training）

• 混合精度框架：通过混合精度训练加速模型收敛，同时保持高精度模型的性 能。
• 量化与乘法精度提升：在低精度训练中通过量化与乘法优化，进一步提升模 型精度。
• 低精度存储与通信：减少存储与通信开销，显著降低训练成本。

4. 推理与部署（Inference and Deployment）

• Prefilling 与 Decoding 优化：通过预填充和解码阶段的优化，提升推理效率，降低延迟。
• 硬件设计建议：针对通信与计算硬件的优化建议，为未来 AI 基础设施的设计提供参考。

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