Récemment, DeepSeek a publié un article de recherche détaillant les meilleures pratiques pour l'entraînement des grands modèles, suscitant une attention importante dans l'industrie. Ce document explique en détail les percées technologiques réalisées par DeepSeek dans le développement de modèles de grande taille, couvrant des aspects logiciels, matériels et des solutions hybrides d'optimisation, montrant une ingénierie impressionnante.
Sur le plan **logiciel**, le papier présente en détail le mécanisme d'attention à têtes multiples (MLA), qui réduit significativement la consommation de mémoire lors du processus d'inférence; la formation avec précision FP8 optimise l'efficacité grâce à des calculs en basse précision tout en garantissant la stabilité numérique; la bibliothèque de communication DeepEP optimise la communication parallèle d'experts (EP), supportant des opérations en précision FP8, ce qui accélère l'entraînement et l'inférence des modèles MoE; le format LogFMT, basé sur les flottants logarithmiques, uniformise la distribution des activations pour optimiser encore plus l'efficacité des calculs.
Du côté **matériel**, DeepSeek utilise une topologie réseau Multi-Rail Fat Tree combinée à des commutateurs Ethernet RoCE, ce qui améliore considérablement les performances du cluster réseau, réduit les coûts de communication et assure une efficacité maximale lors de l'entraînement à grande échelle.
L'**optimisation hybride** inclut IBGDA (agrégation de données groupées basée sur InfiniBand), qui réduit les goulets d'étranglement des communications inter-nœuds pour les modèles MoE grâce à des noyaux de communication efficaces; 3FS (Fire-Flyer File System) optimise l'accès aux données en utilisant pleinement la bande passante des SSD modernes et des réseaux RDMA, apportant un soutien puissant au calcul haute performance en intelligence artificielle.
DeepSeek surmonte les limites liées à la capacité de la mémoire, à l'efficacité des calculs et à la bande passante des connexions grâce à une conception synergique entre algorithmes, cadres et matériel, réduisant sensiblement les coûts d'entraînement. Son modèle V3 a été formé sur 2048 GPU NVIDIA H800 en seulement 2,788 millions d'heures GPU, rivalisant en performance avec les modèles fermés de premier plan, démontrant ainsi un immense potentiel dans l'intelligence artificielle open source.
Cet article ne montre pas seulement la position de pointe de DeepSeek en matière d'innovation technologique, mais fournit également une précieuse référence pour toute la communauté mondiale de l'IA, promouvant l'efficacité et l'accessibilité de l'entraînement des grands modèles. L'esprit de collaboration ouverte et les capacités d'ingénierie de DeepSeek mènent l'intelligence artificielle vers de nouveaux sommets.
Adresse du document : https://www.alphaxiv.org/abs/2505.09343