2月27日，DeepSeek开源周（OpenSourceWeek）第四弹来了，DeepSeek在X上文书此次开源的是三项优化并行计谋，并在Github上详备伸开了DeepSeek-V3和R1模子背后的并行运筹帷幄优化技能，通过这些陈述不错了了了解团队是奈何玄虚地优化运筹帷幄和通讯，最大胁制诓骗GPU智商的。
这三项优化并行计谋其中包括DualPipe，这是一种用于V3/R1模子测验入彀算与通讯重复的双向活水线并行算法，这种算法能够完全重复前向和后向运筹帷幄通讯阶段，与传统法子比较减少了“活水线气泡”（开辟在某些时刻的繁华恭候）。 在DualPipe的开发团队签字中，包括首创东说念主梁文锋。
优化并行计谋第二项是EPLB（Expert Parallelism Load Balancer，民众并行负载平衡器），它针对V3/R1模子，处治MoE（夹杂民众）模子在散播式测验和推理中的负载起义衡问题。
当使用民众并行（EP）时，不同的民众被分拨到不同的GPU。由于不同民众的负载可能会凭证现时的职责负载而变化，因此保合手不同GPU的负载平衡相称费事。DeepSeek曾在V3论文中提到，团队接受冗余民众计谋来重复重载民众，他们立异域将重复的民众打包到GPU上，以确保不同GPU之间的负载平衡。
在第三部分， DeepSeek平直共享了来自测验和推理框架的性能分析数据，以匡助社区更好地了解通讯运筹帷幄重复计谋和初级完竣细节。这些数据是用PyTorch Profiler收集的，下载后不错平直在 Chrome或 Edge 浏览器中大开，进行可视化分析，DeepSeek还模拟了完全平衡的MoE 路由计谋用于性能分析。
DeepSeek这四天的发布王人与Infra层的算法关联，共享团队最大胁制诓骗GPU智商的技能细节。大模子生态社区OpenCSG（绽开逼真）首创东说念主陈冉此前对第一财经例如示意，“终点于夙昔DeepSeek是平直给一辆车，告诉民众这辆车续航900公里，关联词面前DeepSeek在深挖，用什么样式能够开到900公里。”DeepSeek的模子为什么能够完竣较好的成果，对应有一些算法和相应的框架，而这些“脚手架”的开源故意于之后的生态搭建。
陈冉判断，DeepSeek的代码开源好像会影响一批作念AI Infra层的从业者，“AI Infra层的东说念主要找新的所在。”但他同期示意，这种开源是一把双刃剑，淌若能将DeepSeek开源的现实用好可能也会得利，“用不好就被冲击”。
此前三日，DeepSeek连续开源了让大模子在GPU上跑得更快的MLA解码核FlashMLA，用于MoE模子测验和推理的DeepEP通讯库，以及可复古MoE的FP8 GEMM代码库DeepGEMM。
从GitHub上得回的星标来看，这些名堂颇受迎接，驱泄气稿，FlashMLA已在GitHub得回进步1万星标，DeepEP的星标已有6000，DeepGEMM面前进步3700，最新发布的DualPipe星标进步700。
就在昨日，DeepSeek还在海表里同期文书了API 错峰优惠，自2月26日起，北京时候逐日00:30至08:30的夜间繁华时段，API 调用价钱大幅下调：DeepSeek-V3 降至原价的 50%，DeepSeek-R1 更低至 25%。DeepSeek饱读吹用户充分诓骗这一时段，享受更经济更流通的劳动体验。
另外，也有音信称，DeepSeek正寻求安祥本身上风，尽早推出R2模子，音信提到DeepSeek原来贪图在5月初发布R2模子，面前会加速这一速率。DeepSeek面前并未对此陈诉。
此前DeepSeek在R1论文中提到，R1 的性能将不才一个版块得到改善，因为关系的RL（强化学习）测验数据还很少。跟着RL数据的加多，模子处治复杂推理任务的智商合手续褂讪晋升，且会当然流显露一些复杂步履智商。
业界以为，DeepSeek-R2的发布可能是AI行业的一个重要节点。
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刘晓洁
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