Approfondimenti su DeepSeek-V3: Sfide di Scalabilità e Riflessioni sull'Hardware per Architetture di Intelligenza Artificiale
Insights into DeepSeek-V3: Scaling Challenges and Reflections on Hardware for AI Architectures
May 14, 2025
Autori: 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
Abstract
La rapida scalabilità dei grandi modelli linguistici (LLM) ha rivelato limitazioni critiche nelle attuali architetture hardware, tra cui vincoli nella capacità di memoria, efficienza computazionale e larghezza di banda di interconnessione. DeepSeek-V3, addestrato su 2.048 GPU NVIDIA H800, dimostra come una co-progettazione hardware-modello consapevole possa affrontare efficacemente queste sfide, consentendo un addestramento e un'inferenza su larga scala a costi efficienti. Questo articolo presenta un'analisi approfondita dell'architettura del modello DeepSeek-V3/R1 e della sua infrastruttura AI, evidenziando innovazioni chiave come l'attenzione latente multi-testa (MLA) per una maggiore efficienza della memoria, architetture Mixture of Experts (MoE) per ottimizzare i compromessi tra calcolo e comunicazione, l'addestramento a precisione mista FP8 per sfruttare appieno le capacità hardware e una topologia di rete multi-piano per ridurre al minimo l'overhead di rete a livello di cluster. Basandoci sui colli di bottiglia hardware incontrati durante lo sviluppo di DeepSeek-V3, ci impegniamo in una discussione più ampia con colleghi accademici e industriali sulle potenziali direzioni future dell'hardware, tra cui unità di calcolo a bassa precisione precisa, convergenza scale-up e scale-out e innovazioni nei tessuti di comunicazione a bassa latenza. Queste intuizioni sottolineano il ruolo cruciale della co-progettazione hardware e modello nel soddisfare le crescenti esigenze dei carichi di lavoro AI, offrendo una guida pratica per l'innovazione nei sistemi AI di prossima generazione.
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.