内容摘要：DeepSeek又有大动作！ 开源周第三天，DeepSeek宣告开源Optimized Parallelism Strategies优化并行战略）。Optimized Parallelism Stra

　　DeepSeek又有大动作！

　　开源周第三天，DeepSeek宣告开源Optimized Parallelism Strategies（优化并行战略）。

　　Optimized Parallelism Strategies，该战略是为了进步核算功率、削减资源糟蹋并最大化体系功能而规划的并行核算计划。这些战略经过合理分配使命、和谐资源运用和削减通讯开支，完成在多核、分布式或异构体系中的高效并行履行。

　　。与此一起，英伟达开源了首个在Blackwell架构上优化的DeepSeek-R1，完成了推理速度进步25倍，而且每token本钱下降20倍的惊人效果。这一新模型的推出，标志着英伟达在人工智能范畴的又一次重大进展。

　　。动作不断。

　　DeepSeek开源周第四天，今日早上，该公司再度开源优化并行战略，包含DualPipe、专家并行负载均衡器 (EPLB)、DeepSeek Infra 中的功能剖析数据。优化并行战略需依据使命类型、数据规划、硬件环境灵敏挑选，平衡核算、通讯和存储开支，终究完成高效、可扩展的并行核算。该战略是为了进步核算功率、削减资源糟蹋并最大化体系功能而规划的并行核算计划。

　　最近，DeepSeek硬核不断。此前，该公司宣告将DeepEP向大众敞开。在宣告后的约20分钟内，DeepEP已在 GitHub、微软（MSFT.US）等平台上取得超越1000个 Star保藏。

　　据悉，DeepEP是MoE模型练习和推理的Expert Parallelism通讯根底，可完成高效优化的全到全通讯，以支撑包含FP8在内的低精度核算，适用于现代高功能核算。DeepEP还针对从NVLink到RDMA的非对称带宽转发场景进行了深度优化，不只供给高吞吐量，还支撑流式多处理器数量操控，然后在练习和推理使命中完成高吞吐量功能。

　　此外，2月26日，DeepSeek宣告即日起在北京时间每日00:30至08:30的夜间闲暇时段，大幅下调API调用价格，其间DeepSeek-V3降至原价的50%，DeepSeek-R1更是低至25%，降幅最高达75%。该公司称，这一行动旨在鼓舞用户充分运用夜间时段，享用更经济、更流通的服务体会。

　　。英伟达亦借机打破。

　　近来，英伟达开源了首个在Blackwell架构上优化的DeepSeek-R1，完成了推理速度进步25倍，而且每token本钱下降20倍的惊人效果。这一新模型的推出，标志着英伟达在人工智能范畴的又一次重大进展。

　　依据媒体报道，DeepSeek-R1的本地化布置现已引起广泛重视，英伟达也亲身下场，开源了根据Blackwell架构的优化计划——DeepSeek-R1-FP4。这一新模型在推理吞吐量上达到了高达21,088 token每秒，与H100的844 token每秒比较，进步起伏高达25倍。一起，每token的本钱也完成了20倍的下降。

　　英伟达经过在Blackwell架构上运用TensorRT DeepSeek优化，让具有FP4出产级精度的模型，在MMLU通用智能基准测验中达到了FP8 模型功能的99.8%。现在，英伟达根据FP4优化的DeepSeek-R1检查点现已在Hugging Face上开源，而且可以经过以下链接拜访模型地址：DeepSeek-R1-FP4。

　　在后练习量化方面，该模型将Transformer模块内的线性算子的权重和激活量化到了FP4，适用于TensorRT-LLM推理。这一优化使每个参数的位数从8位削减到4位，然后让磁碟空间和GPU显存的需求削减了约1.6倍。

　　运用TensorRT-LLM布置量化后的FP4权重文件，可以为给定的提示生成文本呼应，这需求支撑TensorRT-LLM的英达GPU（如 B200），而且需求8个GPU来完成tensor_parallel_size=8的张量并行。这段代码运用FP4量化、TensorRT引擎和并行核算，旨在完成高效、低本钱的推理，合适出产环境或高吞吐量运用。

　　据报道，针对此次优化的效果，网友们表明惊叹，称「FP4 魔法让 AI 未来仍然敏锐！」有网友评论道，这次的优化使得美国供货商可以以每百万token 0.25美元的价格供给R1，并以为「还会有赢利」。

　　现在，DeepSeek的开源活动继续进行。周一，DeepSeek 开源了 FlashMLA，这是专为英伟达Hopper GPU打造的高效MLA译码内核，特别针对变长序列进行了优化。周二则推出了DeepEP，这是一个为混合专家体系（MoE）和专家并行（EP）规划的通讯库。周三开源的是 DeepGEMM，这是一个支撑稠密和 MoE 模型的 FP8 GEMM 核算库，为 V3/R1 的练习和推理供给强壮支撑。

　　整体而言，无论是英伟达开源的 DeepSeek-R1-FP4，仍是 DeepSeek 开源的其他三个库房，都是经过对辉达 GPU 和集群的优化，来推进 AI 模型的高效核算和布置。

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