Einblicke in DeepSeek-V3: Skalierungsherausforderungen und Überlegungen zu Hardware für KI-Architekturen

Insights into DeepSeek-V3: Scaling Challenges and Reflections on Hardware for AI Architectures

May 14, 2025

Autoren: Chenggang Zhao, Chengqi Deng, Chong Ruan, Damai Dai, Huazuo Gao, Jiashi Li, Liyue Zhang, Panpan Huang, Shangyan Zhou, Shirong Ma, Wenfeng Liang, Ying He, Yuqing Wang, Yuxuan Liu, Y. X. Wei

cs.AI

Zusammenfassung

Die rasante Skalierung großer Sprachmodelle (LLMs) hat kritische Grenzen in aktuellen Hardware-Architekturen offengelegt, darunter Beschränkungen in der Speicherkapazität, der Recheneffizienz und der Verbindungsbandbreite. DeepSeek-V3, das auf 2.048 NVIDIA H800 GPUs trainiert wurde, zeigt, wie hardwarebewusste Modell-Co-Designs diese Herausforderungen effektiv bewältigen können, indem sie kosteneffizientes Training und Inferenz in großem Maßstab ermöglichen. Dieses Papier präsentiert eine detaillierte Analyse der DeepSeek-V3/R1-Modellarchitektur und ihrer KI-Infrastruktur, wobei Schlüsselinnovationen wie Multi-head Latent Attention (MLA) zur Verbesserung der Speichereffizienz, Mixture of Experts (MoE)-Architekturen für optimierte Kompromisse zwischen Berechnung und Kommunikation, FP8-Mixed-Precision-Training zur Ausschöpfung des vollen Potenzials der Hardwarefähigkeiten sowie eine Multi-Plane-Netzwerktopologie zur Minimierung des Netzwerkoverheads auf Cluster-Ebene hervorgehoben werden. Basierend auf den Hardware-Engpässen, die während der Entwicklung von DeepSeek-V3 aufgetreten sind, führen wir eine breitere Diskussion mit akademischen und industriellen Partnern über potenzielle zukünftige Hardware-Richtungen, darunter präzise Niedrigpräzisions-Recheneinheiten, die Konvergenz von Scale-up und Scale-out sowie Innovationen in Kommunikationsstrukturen mit niedriger Latenz. Diese Erkenntnisse unterstreichen die entscheidende Rolle von Hardware- und Modell-Co-Designs bei der Bewältigung der steigenden Anforderungen von KI-Arbeitslasten und bieten einen praktischen Leitfaden für Innovationen in KI-Systemen der nächsten Generation.

English

The rapid scaling of large language models (LLMs) has unveiled critical limitations in current hardware architectures, including constraints in memory capacity, computational efficiency, and interconnection bandwidth. DeepSeek-V3, trained on 2,048 NVIDIA H800 GPUs, demonstrates how hardware-aware model co-design can effectively address these challenges, enabling cost-efficient training and inference at scale. This paper presents an in-depth analysis of the DeepSeek-V3/R1 model architecture and its AI infrastructure, highlighting key innovations such as Multi-head Latent Attention (MLA) for enhanced memory efficiency, Mixture of Experts (MoE) architectures for optimized computation-communication trade-offs, FP8 mixed-precision training to unlock the full potential of hardware capabilities, and a Multi-Plane Network Topology to minimize cluster-level network overhead. Building on the hardware bottlenecks encountered during DeepSeek-V3's development, we engage in a broader discussion with academic and industry peers on potential future hardware directions, including precise low-precision computation units, scale-up and scale-out convergence, and innovations in low-latency communication fabrics. These insights underscore the critical role of hardware and model co-design in meeting the escalating demands of AI workloads, offering a practical blueprint for innovation in next-generation AI systems.