Perspectivas sobre DeepSeek-V3: Desafíos de Escalabilidad y Reflexiones sobre el Hardware para Arquitecturas de IA

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

May 14, 2025

Autores: 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

Resumen

El rápido escalamiento de los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) ha revelado limitaciones críticas en las arquitecturas de hardware actuales, incluyendo restricciones en la capacidad de memoria, la eficiencia computacional y el ancho de banda de interconexión. DeepSeek-V3, entrenado en 2,048 GPUs NVIDIA H800, demuestra cómo el co-diseño de modelos consciente del hardware puede abordar efectivamente estos desafíos, permitiendo un entrenamiento e inferencia rentables a gran escala. Este artículo presenta un análisis en profundidad de la arquitectura del modelo DeepSeek-V3/R1 y su infraestructura de IA, destacando innovaciones clave como la Atención Latente Multi-Cabezal (MLA) para mejorar la eficiencia de memoria, arquitecturas de Mezcla de Expertos (MoE) para optimizar los equilibrios entre computación y comunicación, entrenamiento de precisión mixta FP8 para aprovechar al máximo las capacidades del hardware, y una Topología de Red Multi-Plano para minimizar la sobrecarga de red a nivel de clúster. Basándonos en los cuellos de botella de hardware encontrados durante el desarrollo de DeepSeek-V3, entablamos una discusión más amplia con colegas académicos e industriales sobre posibles direcciones futuras del hardware, incluyendo unidades de computación de baja precisión precisas, convergencia de escalamiento vertical y horizontal, e innovaciones en tejidos de comunicación de baja latencia. Estas ideas subrayan el papel crítico del co-diseño de hardware y modelos para satisfacer las crecientes demandas de las cargas de trabajo de IA, ofreciendo un plan práctico para la innovación en los sistemas de IA de próxima generación.

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.