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、硬件及混合优化方案，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（MLA），显著降低推理过程中的内存占用;FP8混合精度训练通过低精度计算提升效率，同时保证数值稳定性;DeepEP通信库优化了专家并行(EP)通信，支持FP8低精度操作，加速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-Rail Fat Tree网络拓扑，结合Ethernet RoCE交换机，极大提升了集群网络性能，降低了通信开销，确保大规模训练的高效性
**混合优化**包括IBGDA（基于InfiniBand的组数据聚合），通过高效通信内核减少跨节点MoE训练的瓶颈;3FS(Fire-Flyer文件系统)充分利用现代SSD和RDMA网络带宽，优化数据访问效率，为AI高性能计算提供强力支持。
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NVIDIA H800GPU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社区提供了宝贵的参考，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
