DeepSeek全面开源V3 刚刚

性特点所决定的。每层256个专家中仅激活8个，这就要求采用极大的整体批处理规模，以确保每个专家模块获得足够的批处理量，从而实现更高的吞吐量和更低的延迟。通过dual-batch重叠策略和五阶段流水线技术，DeepSeek成功地隐藏了通信成本，并实现了计算与通信的无缝重叠，进一步优化了系统性能。🚀

在负载均衡方面，DeepSeek通过预填充阶段负载平衡器、解码阶段负载平衡器和专家并行负载平衡器，实现了在所有GPU上的计算和通信负载的平衡。这种均衡策略不仅最大限度地提高了资源利用率，还避免了单个GPU成为系统性能瓶颈的情况，确保了系统的高效运行。

DeepSeek在线推理系统的统计数据也令人印象深刻。所有DeepSeek-V3/R1推理服务均在H800 GPU上运行，确保了服务性能的最佳化。通过创新的机制，团队能够根据服务负载的高低动态调整资源，从而在保证服务质量的同时，也实现了成本的有效控制。假设租赁一个H800 GPU的成本为每小时2美元，每日总成本为87,072美元，而如果所有token都按照DeepSeek-R1的定价计费，每日总收入将达到562,027美元，利润率高达545%。这一数据充分展示了DeepSeek-V3/R1推理

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