Perspectives sur DeepSeek-V3 : Défis de mise à l'échelle et réflexions sur le matériel pour les architectures d'IA

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

May 14, 2025

Auteurs: 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

Résumé

L'essor rapide des grands modèles de langage (LLMs) a révélé des limites critiques dans les architectures matérielles actuelles, notamment des contraintes en matière de capacité mémoire, d'efficacité computationnelle et de bande passante d'interconnexion. DeepSeek-V3, entraîné sur 2 048 GPU NVIDIA H800, démontre comment une co-conception matérielle et modèle peut relever efficacement ces défis, permettant un entraînement et une inférence à grande échelle à moindre coût. Cet article présente une analyse approfondie de l'architecture du modèle DeepSeek-V3/R1 et de son infrastructure IA, mettant en lumière des innovations clés telles que l'attention latente multi-têtes (MLA) pour une meilleure efficacité mémoire, les architectures Mixture of Experts (MoE) pour optimiser les compromis calcul-communication, l'entraînement en précision mixte FP8 pour exploiter pleinement les capacités matérielles, et une topologie réseau multi-plan pour minimiser la surcharge réseau au niveau du cluster. En nous appuyant sur les goulots d'étranglement matériels rencontrés lors du développement de DeepSeek-V3, nous engageons une discussion plus large avec nos pairs académiques et industriels sur les orientations matérielles futures potentielles, incluant des unités de calcul en basse précision précises, la convergence des approches scale-up et scale-out, et des innovations dans les interconnexions à faible latence. Ces insights soulignent le rôle crucial de la co-conception matérielle et modèle pour répondre aux demandes croissantes des charges de travail IA, offrant un plan pratique pour l'innovation dans les systèmes IA de nouvelle génération.

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.