Inzichten in DeepSeek-V3: Schaalbaarheidsuitdagingen en Reflecties op Hardware voor AI-Architecturen

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

Samenvatting

De snelle schaalvergroting van grote taalmodellen (LLMs) heeft kritieke beperkingen in de huidige hardwarearchitecturen blootgelegd, waaronder beperkingen in geheugencapaciteit, computationele efficiëntie en interconnectiebandbreedte. DeepSeek-V3, getraind op 2.048 NVIDIA H800 GPU's, demonstreert hoe hardwarebewuste modelco-design deze uitdagingen effectief kan aanpakken, waardoor kostenefficiënte training en inferentie op grote schaal mogelijk wordt. Dit artikel presenteert een diepgaande analyse van de DeepSeek-V3/R1-modelarchitectuur en de bijbehorende AI-infrastructuur, waarbij belangrijke innovaties worden belicht, zoals Multi-head Latent Attention (MLA) voor verbeterde geheugenefficiëntie, Mixture of Experts (MoE)-architecturen voor geoptimaliseerde afwegingen tussen berekening en communicatie, FP8 mixed-precision training om het volledige potentieel van hardwaremogelijkheden te benutten, en een Multi-Plane Network Topology om clusterbrede netwerkoverhead te minimaliseren. Gebaseerd op de hardwareknelpunten die tijdens de ontwikkeling van DeepSeek-V3 zijn ondervonden, gaan we in een bredere discussie met academische en industriële collega's over mogelijke toekomstige hardwarerichtingen, waaronder precieze low-precision rekenunits, convergentie van scale-up en scale-out, en innovaties in low-latency communicatiefabrics. Deze inzichten benadrukken de cruciale rol van hardware- en modelco-design bij het voldoen aan de toenemende eisen van AI-workloads, en bieden een praktische blauwdruk voor innovatie in next-generation AI-systemen.

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.