近日，DeepSeek创始人梁文锋等人发表了一篇题为《Insights into DeepSeek-V3: Scaling Challenges and Reflections on Hardware for AI Architectures（深入了解DeepSeek-V3：人工智能架构硬件的扩展挑战与思考）》的回顾性论文。该论文深入探讨了DeepSeek-V3/R1模型及其AI基础架构，并特别强调了几项关键技术革新。
论文详细介绍了提高内存效率的多头潜意识（MLA）、优化计算与通信平衡的专家混合（MoE）架构、利用FP8混合精度训练以释放硬件全部潜力，以及通过多平面网络拓扑结构来最小化集群级网络开销的方法。这些创新旨在解决随着AI模型规模扩大而出现的扩展挑战，并探索更高效的硬件使用方式。
此次发布的回顾性论文不仅展示了DeepSeek在AI研究领域的深厚积累，还提供了关于如何克服大规模AI模型训练中遇到的技术障碍的重要见解。对于正在寻求提升AI系统性能和效率的研究人员和工程师而言，这些洞见无疑具有重要的参考价值。这标志着DeepSeek持续致力于推动AI技术的发展与应用，不断突破技术界限。
