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近期，爆火的DeepSeek大模型突然出現(xiàn)在人們的視野當(dāng)中，成為現(xiàn)下全社會(huì)的討論熱點(diǎn)。那么，DeepSeek究竟有哪些技術(shù)領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，讓整個(gè)AI行業(yè)都為之震撼？它為什么如此備受關(guān)注？下面我們就來(lái)和大家說(shuō)道說(shuō)道。

首先是技術(shù)架構(gòu)全面優(yōu)化，徹底擺脫算力的束縛。

DeepSeek：采用混合專家（MoE）架構(gòu)，運(yùn)用多頭潛在注意力（MLA）技術(shù)和多令牌預(yù)測(cè)（MTP）等，通過(guò)動(dòng)態(tài)路由機(jī)制，每個(gè)輸入僅激活部分參數(shù)，可處理長(zhǎng)序列。并且采用“三階段過(guò)濾法”確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量，通過(guò)DualPipe并行算法和FP8混合精度訓(xùn)練，還針對(duì)MoE架構(gòu)特性開發(fā)了動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡策略，緩解“贏者通吃”問題，后續(xù)這項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)很可能被各大AI開發(fā)商跟進(jìn)。

另外，DeepSeek的MoE架構(gòu)采用動(dòng)態(tài)路由機(jī)制，每個(gè)輸入僅激活部分參數(shù)。例如，DeepSeek擁有6710億參數(shù)，但在處理每個(gè)輸入時(shí)僅激活約370億參數(shù)，可根據(jù)任務(wù)需求靈活調(diào)用“專家”模塊，降低計(jì)算能耗，提高特定任務(wù)處理精度。

而GPT-4之前版本基于標(biāo)準(zhǔn)稠密Transformer架構(gòu)，GPT的Transformer架構(gòu)較為依賴密集自注意力機(jī)制，處理每個(gè)輸入時(shí)需使用所有參數(shù)，在處理長(zhǎng)文本時(shí)，會(huì)導(dǎo)致顯存占用和計(jì)算成本大幅增加。

其中，DeepSeek訓(xùn)練成本約為557.6萬(wàn)美元，使用成本為0.0012美元/千token，支持本地部署，硬件要求降低60%。GPT-4的訓(xùn)練成本約1億美元，GPT-4 Turbo使用成本為0.03美元/千token。兩者的成本差距達(dá)到了25倍（0.03 / 0.0012 = 25），這徹底打破了此前對(duì)于強(qiáng)算力的絕 對(duì)依賴，也直接證明了領(lǐng)先的AI并不一定需要強(qiáng)大的算力。因此，西方高算力的AI芯片封鎖，已經(jīng)沒有意義。

使用PTX指令集，不再完全依賴CUDA。

作為NVIDIA的核心技術(shù)，CUDA是專門為NVIDIA的GPU設(shè)計(jì)的，與NVIDIA的硬件架構(gòu)緊密結(jié)合。要想使用CUDA，用戶必須購(gòu)買NVIDIA的GPU硬件。這種硬件與軟件的強(qiáng)綁定關(guān)系形成了較高的技術(shù)壁壘，限制了其他競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手進(jìn)入市場(chǎng)，讓NVIDIA在AI硬件上保持領(lǐng)先。

然而，DeepSeek采用了PTX指令集。PTX能夠直接與GPU驅(qū)動(dòng)函數(shù)進(jìn)行交互，允許開發(fā)者對(duì)硬件進(jìn)行更為精細(xì)的操作與控制，如寄存器分配、線程/warp級(jí)別的調(diào)整等，這些是標(biāo)準(zhǔn)CUDA編程無(wú)法實(shí)現(xiàn)的，可充分發(fā)揮GPU性能。這是一種類似于匯編語(yǔ)言的底層指令集，可以更好地調(diào)用GPU的函數(shù)進(jìn)行交互，提升整體的運(yùn)行效率，而不是去依賴CUDA提供的高級(jí)接口，減少了對(duì)NVIDIA特定API的依賴，在硬件適配上有著更高的靈活性和自主性。

在實(shí)際應(yīng)用方面，DeepSeek在訓(xùn)練擁有6710億參數(shù)的V3混合專家（MoE）語(yǔ)言模型時(shí)，采用PTX指令集對(duì)英偉達(dá)H800 GPU進(jìn)行了重新配置，在132個(gè)流式多處理器中專門分配20個(gè)用于服務(wù)器間的通信任務(wù)，用于數(shù)據(jù)壓縮和解壓縮以克服處理器連接限制，加快數(shù)據(jù)傳輸速度。還采用先進(jìn)的流水線算法，進(jìn)行了更為精細(xì)的線程/線程束級(jí)別的調(diào)整操作。

最終，DeepSeek僅用2048個(gè)H800 GPU，耗時(shí)約兩個(gè)月就完成了模型訓(xùn)練，效率比Meta等人工智能行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)的同類模型訓(xùn)練高出10倍。

重要意義：打破美國(guó)AI算力為上的神話

DeepSeek證明了在AI模型訓(xùn)練中，即使沒有頂 級(jí)的硬件配置和海量算力，通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新也能取得優(yōu)異成果。采用PTX指令集等技術(shù)對(duì)硬件進(jìn)行深度優(yōu)化，還在架構(gòu)設(shè)計(jì)、算法優(yōu)化等方面進(jìn)行創(chuàng)新，如在H800芯片上對(duì)其中20個(gè)流處理器核心進(jìn)行重新配置以專門管理跨芯片通信，減少了對(duì)最 先進(jìn)、最 高算力芯片的依賴，降低了對(duì)大規(guī)模算力的需求。

長(zhǎng)期以來(lái)，AI行業(yè)形成了一種依賴大量資金投入和巨大算力來(lái)推動(dòng)發(fā)展的模式，大家普遍認(rèn)為只有堆砌硬件資源才能訓(xùn)練出高性能的AI模型。DeepSeek以低成本、相對(duì)低算力實(shí)現(xiàn)高性能的AI模型，對(duì)這種傳統(tǒng)模式提出了挑戰(zhàn)，促使其他企業(yè)重新審視自身的發(fā)展策略，思考如何在有限資源下實(shí)現(xiàn)技術(shù)突破。

DeepSeek的出現(xiàn)改變了AI行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)格局，給其他企業(yè)帶來(lái)了更大的競(jìng)爭(zhēng)壓力。它使得更多企業(yè)意識(shí)到，即使沒有雄厚的資金和強(qiáng)大的算力支持，也有可能在AI領(lǐng)域取得成功，這將激發(fā)更多企業(yè)參與到AI技術(shù)的研發(fā)和創(chuàng)新中，推動(dòng)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)更加激烈。

此前，AI領(lǐng)域過(guò)度強(qiáng)調(diào)算力的重要性，似乎強(qiáng)大的算力是決定AI模型性能的唯 一關(guān)鍵因素。DeepSeek讓人們看到，算力并非是AI成功的唯 一決定因素，技術(shù)創(chuàng)新、算法優(yōu)化等同樣重要，打破了市場(chǎng)對(duì)算力的盲目崇拜，使人們更加理性地看待AI發(fā)展中的資源投入。

DeepSeek的成功可能會(huì)引導(dǎo)投資者重新評(píng)估AI項(xiàng)目的投資價(jià)值，不再僅僅看重算力資源的投入，而是更加關(guān)注技術(shù)團(tuán)隊(duì)的創(chuàng)新能力、算法的先進(jìn)性等因素。這有助于將投資引導(dǎo)到更加注重技術(shù)創(chuàng)新的方向上，促進(jìn)AI行業(yè)的健康發(fā)展。

對(duì)于國(guó)家層面而言，在美對(duì)中實(shí)施科技制裁，限制高端芯片等先進(jìn)技術(shù)和設(shè)備出口的背景下，DeepSeek的成功表明：即使面臨外部限制，中國(guó)企業(yè)仍能通過(guò)自主創(chuàng)新在AI領(lǐng)域取得突破，凸顯了美國(guó)圍堵政策難以達(dá)到預(yù)期效果，證明了在AI發(fā)展中，并不一定需要依賴美國(guó)的技術(shù)和資源，也可以通過(guò)自主創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)發(fā)展，激勵(lì)更多國(guó)家和地區(qū)加大在AI領(lǐng)域的投入和研發(fā)。

總結(jié)：DeepSeek的出現(xiàn)是中國(guó)AI領(lǐng)域的一次重大突破，展示了技術(shù)創(chuàng)新的巨大潛力。雖然中國(guó)AI在某些方面已經(jīng)取得顯著進(jìn)展，但要實(shí)現(xiàn)全面引領(lǐng)，仍需在更多關(guān)鍵領(lǐng)域取得突破。