刚刚!DeepSeek,硬核发布!
来源:证券时报网作者:时谦2025-02-27 12:45

DeepSeek又有大动作!

开源周第三天,DeepSeek宣布开源Optimized Parallelism Strategies(优化并行策略)。

Optimized Parallelism Strategies,该策略是为了提高计算效率、减少资源浪费并最大化系统性能而设计的并行计算方案。这些策略通过合理分配任务、协调资源利用和减少通信开销,实现在多核、分布式或异构系统中的高效并行执行。

与此同时,英伟达开源了首个在Blackwell架构上优化的DeepSeek-R1,实现了推理速度提升25倍,并且每token成本降低20倍的惊人成果。这一新模型的推出,标志着英伟达在人工智能领域的又一次重大进展。

动作不断

DeepSeek开源周第四天,今天早上,该公司再度开源优化并行策略,包括DualPipe、专家并行负载均衡器 (EPLB)、DeepSeek Infra 中的性能分析数据。优化并行策略需根据任务类型、数据规模、硬件环境灵活选择,平衡计算、通信和存储开销,最终实现高效、可扩展的并行计算。该策略是为了提高计算效率、减少资源浪费并最大化系统性能而设计的并行计算方案。

最近,DeepSeek硬核不断。此前,该公司宣布将DeepEP向公众开放。在宣布后的约20分钟内,DeepEP已在 GitHub、微软(MSFT.US)等平台上获得超过1000个 Star收藏。

据悉,DeepEP是MoE模型训练和推理的Expert Parallelism通信基础,可实现高效优化的全到全通信,以支持包括FP8在内的低精度计算,适用于现代高性能计算。DeepEP还针对从NVLink到RDMA的非对称带宽转发场景进行了深度优化,不仅提供高吞吐量,还支持流式多处理器数量控制,从而在训练和推理任务中实现高吞吐量性能。

此外,2月26日,DeepSeek宣布即日起在北京时间每日00:30至08:30的夜间空闲时段,大幅下调API调用价格,其中DeepSeek-V3降至原价的50%,DeepSeek-R1更是低至25%,降幅最高达75%。该公司称,这一举措旨在鼓励用户充分利用夜间时段,享受更经济、更流畅的服务体验。

英伟达亦借机突破

近日,英伟达开源了首个在Blackwell架构上优化的DeepSeek-R1,实现了推理速度提升25倍,并且每token成本降低20倍的惊人成果。这一新模型的推出,标志着英伟达在人工智能领域的又一次重大进展。

根据媒体报道,DeepSeek-R1的本地化部署已经引起广泛关注,英伟达也亲自下场,开源了基于Blackwell架构的优化方案——DeepSeek-R1-FP4。这一新模型在推理吞吐量上达到了高达21,088 token每秒,与H100的844 token每秒相比,提升幅度高达25倍。同时,每token的成本也实现了20倍的降低。

英伟达通过在Blackwell架构上应用TensorRT DeepSeek优化,让具有FP4生产级精度的模型,在MMLU通用智能基准测试中达到了FP8 模型性能的99.8%。目前,英伟达基于FP4优化的DeepSeek-R1检查点已经在Hugging Face上开源,并且可以通过以下链接访问模型地址:DeepSeek-R1-FP4。

在后训练量化方面,该模型将Transformer模块内的线性算子的权重和激活量化到了FP4,适用于TensorRT-LLM推理。这一优化使每个参数的位数从8位减少到4位,从而让磁碟空间和GPU显存的需求减少了约1.6倍。

使用TensorRT-LLM部署量化后的FP4权重文件,能够为给定的提示生成文本响应,这需要支持TensorRT-LLM的英达GPU(如 B200),并且需要8个GPU来实现tensor_parallel_size=8的张量并行。这段代码利用FP4量化、TensorRT引擎和并行计算,旨在实现高效、低成本的推理,适合生产环境或高吞吐量应用。

据报道,针对此次优化的成果,网友们表示惊叹,称「FP4 魔法让 AI 未来依然敏锐!」有网友评论道,这次的优化使得美国供应商能够以每百万token 0.25美元的价格提供R1,并认为「还会有利润」。

如今,DeepSeek的开源活动持续进行。周一,DeepSeek 开源了 FlashMLA,这是专为英伟达Hopper GPU打造的高效MLA译码内核,特别针对变长序列进行了优化。周二则推出了DeepEP,这是一个为混合专家系统(MoE)和专家并行(EP)设计的通信库。周三开源的是 DeepGEMM,这是一个支持稠密和 MoE 模型的 FP8 GEMM 计算库,为 V3/R1 的训练和推理提供强大支持。

总体而言,无论是英伟达开源的 DeepSeek-R1-FP4,还是 DeepSeek 开源的其他三个仓库,都是通过对辉达 GPU 和集群的优化,来推动 AI 模型的高效计算和部署。

校对:赵燕

责任编辑: 冉超
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