DeepSeek发布最新论文，5大杀手锏让大模型训练、推理暴涨

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昨天，全球著名开源大模型平台 DeepSeek 在 huggingface 发布了，超强开源模型 V3 的论文。 主要从硬件架构和模型设计的双视角探讨如何在不牺牲性能的前提下实现更高效的大规模训练和推理以突破硬件瓶颈。 其中， DeepSeek-MoE和 多头潜在注意力、 FP8 混合精度训练以及多标记预测等成为关键创新技术。 论文地址： https://huggingface.co/papers/2505.09343 。 随着 OpenAI GPT-3 、 DeepSeek-R1 、 Claude-3.7 Sonnet 等前沿模型的出现，对硬件、算力资源的需求快速上升。在内存方面，大模型对内存资源的需求每年增长超过 1000% ，但高速内存容量的增长速度却极为缓慢，每年通常不到 50% 。 这一内存供需失衡的问题严重制约了大模型的进一步发展。在计算效率上，传统的计算架构难以满足大规模模型训练和推理的高效需求。 在互连带宽方面，现有网络架构在处理大规模数据 ………………………………