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文檔簡介

翟季冬清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系DeepSeekV3公開的預(yù)訓(xùn)練成本按照H800GPU每小時(shí)每卡2不包括前期探索模型架構(gòu)、消融實(shí)驗(yàn)等開銷預(yù)訓(xùn)練時(shí)間估計(jì)：DeepSeek公開的V3訓(xùn)練成本DeepSeekV3模型參數(shù)：DeepSeek模型架構(gòu)DeepSeek架構(gòu)：MLA(multi-headlatentattention)+MoE(mixtureofexperts)共享專家+路由專家MoE架構(gòu)并行訓(xùn)練框架HAI-LLM：專家并行：64路（跨8個(gè)物理節(jié)點(diǎn)）數(shù)據(jù)并行：ZeRO-1網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)50GB/s保證專家負(fù)載均衡Loss-Free負(fù)載均衡策略[1]2024.Aug.提出DualPipe算法：精細(xì)控制分配給計(jì)算和通信的GPUSM數(shù)量，保證計(jì)算和通信能夠完全重疊解決專家并行AlltoAll通信開銷大的問題通信優(yōu)化：雙向流水線機(jī)制雙向流水線并行：示例：8級流水線并行、20個(gè)micro-batch50GB/s跨節(jié)點(diǎn)通信優(yōu)化：跨節(jié)點(diǎn)：每個(gè)token最多路由到4個(gè)物理節(jié)點(diǎn)IB和NVLink的重疊：NVLink帶寬NVLink帶寬warpspecialization技術(shù)[1]動(dòng)態(tài)調(diào)整：分配給通信任務(wù)warp數(shù)量優(yōu)化GPU內(nèi)存使用：使用CPU內(nèi)存：在CPU側(cè)保存模型參數(shù)的指數(shù)移動(dòng)平均、異步更新參數(shù)共享：主模型和MTP模塊的out計(jì)算優(yōu)化：混合精度訓(xùn)練提高模型精度（減緩outlier影響）：細(xì)粒度量化：FP8混合精度的整體訓(xùn)練思路FP8混合精度的整體訓(xùn)練思路增加累積的精度：FP32在線量化策略細(xì)粒度量化策略＞13<b協(xié)同創(chuàng)新：DeepSeek充分挖掘了算法、軟件、硬件協(xié)同創(chuàng)新軟件靈活：軟件相對靈活，軟件賦能硬件，可以彌補(bǔ)硬件的很多限制b系統(tǒng)軟件：優(yōu)秀的系統(tǒng)軟件能夠充

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