最近、DeepSeekは大規模モデルのトレーニングに関する最高のエンドツーエンド技術論文を発表し、業界から広範な注目を集めました。この論文では、DeepSeekが大規模モデル開発における技術的な突破について詳しく説明しており、ソフトウェア、ハードウェア、そしてハイブリッド最適化ソリューションが含まれており、その驚異的なエンジニアリングの深さが示されています。
ソフトウェア面では、論文はマルチヘッド潜在注意機構（MLA）について詳しく説明しており、これは推論プロセス中のメモリ使用量を大幅に削減します。FP8混合精度トレーニングは、低精度計算で効率を向上させながら、数値の安定性を保証します。DeepEP通信ライブラリは、専門家並列（EP）通信を最適化し、FP8低精度演算をサポートすることで、MoEモデルのトレーニングと推論を加速します。LogFMT対数浮動小数点形式は、均一化された活性化分布を通じて計算効率をさらに最適化します。
ハードウェア面では、DeepSeekはMulti-Rail Fat Treeネットワークトポロジーを使用し、Ethernet RoCEスイッチを組み合わせることで、クラスターネットワークのパフォーマンスを大幅に向上させ、通信コストを削減し、大規模トレーニングの効率性を確保しています。
ハイブリッド最適化には、IBGDA（InfiniBandベースのグループデータ集約）が含まれており、これはノード間のMoEトレーニングのボトルネックを減少させるための効率的な通信コアを利用します。3FS（Fire-Flyerファイルシステム）は、現代のSSDとRDMAネットワーク帯域幅を最大限活用し、データアクセス効率を最適化して、AIハイパフォーマンスコンピューティングを強力にサポートします。
DeepSeekはアルゴリズム、フレームワーク、ハードウェアの協調設計により、メモリ容量、計算効率、インターコネクト帯域幅のボトルネックを克服し、トレーニングコストを大幅に削減しました。そのV3モデルは、2048個のNVIDIA H800 GPUでトレーニングされ、わずか278.8万GPU時間で完了しました。そのパフォーマンスはトップレベルのクローズドソースモデルと同等であり、オープンソースAIの巨大な可能性を示しています。
この論文は、DeepSeekの技術革新におけるリーダーシップを示すだけでなく、グローバルなAIコミュニティにとって貴重な参考資料を提供し、大規模モデルトレーニングの効率と利用可能性を促進しました。DeepSeekのオープンな協力精神とエンジニアリング能力は、AI技術が新たな高みを目指す道を切り開いています。