DeepSeek 的性能优化技巧

DeepSeek 是一个大型语言模型系列，由“中国企业家”和开发人员高效开发。该系列尽管受到禁运，但仍以低廉的价格为用户提供高性能。DeepSeek 为其用户提供了两个不同的基础模型：V3 和 R1。

对于那些寻求生成式 AI 咨询以评估 DeepSeek 的企业来说，问题非常简单：DeepSeek 对商业用途是否有意义？它能否有效地跟上各种闭源模型的性能？在本教程中，我们将探讨 DeepSeek-R1 的优势——其对 Deepseek 的有效性能优化技巧。

什么是 DeepSeek-R1？

DeepSeek-R1 被称为下一代“以推理为先”的 AI 模型，旨在超越各种传统语言模型，仅专注于它如何得出有效的结论。尽管如此，DeepSeek-R1 及其前身 DeepSeek-R1-Zero 都是使用大规模 强化学习 (RL) 技术构建的。它们分别强调透明度、数学能力和逻辑连贯性。

此外，对于实时应用，在 GPU 上托管模型仍然需要大量带有足够 VRAM 的集群——例如，DeepSeek 最优运行需要大约 **300 个 H100** GPU。而对于批处理，与密集模型相比，CPU 上的MoE 架构更可行，从而提供显著的成本优势。

DeepSeek 的效率不仅仅在于减少对各种高级 GPU 的依赖——它源于多种架构以及训练优化。尽管如此，为了降低训练成本，DeepSeek 采用了 FP8 精度，并编写了自定义 PTX 代码以增强硬件利用率，还实施了模块化训练管道以提高资源效率。

除此以外，它的方法还包括无监督强化学习、多 token 预测以及辅助无损耗均衡，这些都有助于提高性能，同时有效 minimi​​ze 计算开销。

1. 强化学习重点：DeepSeek-R1 依赖于 RL（而不是纯粹的监督训练），尽管如此，它仍然可以更自然地“发现”推理模式，而不会陷入错误。
2. 开源发布：众所周知，DeepSeek 主要提供主要模型（DeepSeek-R1）以及六个蒸馏变体（参数范围从 1.5B 到 70B），均采用 MIT 许可证。
3. 混合训练：在初步的 RL 探索之后，添加了监督微调数据，以解决可读性和语言混合问题，从而提高整体清晰度。

DeepSeek 由什么数据驱动？

本节中用于训练的数据仍然是审查的焦点。与依赖各种海量互联网规模数据集的大型 AI 模型不同，DeepSeek 采用了结构化数据策​​略。该公司已披露，它将合成数据生成与精选的真实世界数据集相结合，以构建其训练语料库。

AI 性能更多地取决于软件优化还是硬件？

DeepSeek 披露，它在其模型上使用了 **NVIDIA H800 和 H100 GPU** 的混合配置进行训练，这些 GPU 在美国于 2023 年 10 月扩大出口限制之前在中国是可用的。虽然 H800 是 NVIDIA 高性能 H100 的一个较不高级的版本，但 DeepSeek 通过编写自定义 **PTX 代码**来缓解硬件限制，从而优化了性能。

DeepSeek 的优化策略

开放访问使得研究人员可以轻松地评估其架构、测试效率并验证其所有功能。所有这些优化都降低了 AI 研究的入门门槛，从而能够进行更广泛的实验，并以更低的成本部署大型语言模型。

在由于美国出口限制而硬件资源有限的情况下，DeepSeek 设法以竞争对手成本的一小部分来训练和部署 DeepSeek-R1 等各种模型。

1. 成本效益：以更少实现更多

DeepSeek 成功的显著之处在于其与主要 AI 实验室相比惊人的低训练成本。在这方面，DeepSeek 通常仅花费 **5-6 百万美元**来训练其基础模型，而像 OpenAI、Google 和 Meta 等公司则投资了数亿美元——有时是集体训练其大型模型。

然而，通过专注于优化而不是蛮力扩展，DeepSeek 以有效的方式实现了可比的性能，而资本支出却大大降低。这种成本优势使 DeepSeek 能够将高性能 AI 带给更广泛的受众，同时将运营费用控制在范围内。

2. 克服硬件限制的创新方法

中国 AI 公司（如 DeepSeek）面临的最大挑战是美国对各种高端 GPU 的出口限制，特别是 Nvidia 的 H100 GPU，它们是 AI 训练的黄金标准。尽管如此，DeepSeek 不得不依赖降级的替代品，例如 Nvidia 的 A800 和 H800 芯片。

DeepSeek 没有将此视为限制，而是将其转化为创新的机会。在这方面，该团队通过专注于软件驱动的增强功能来优化 DeepSeek-R1 的效率，从而减少对高性能硬件的依赖。

弥补硬件限制的关键技术

1. 混合专家模型 (MoE)

• 而不是为每个任务激活整个模型，而是可以激活模型的全部相关子集（或“专家”），其余部分保持非激活状态。
• 这样可以极大地降低计算成本，同时保持强大的性能。
• 尽管如此，OpenAI 和 Google 已经尝试了 MoE，但 DeepSeek 已经成功地将其大规模应用于预算硬件。

2. 多头潜在注意力 (MLA)

• 一种新颖的注意力机制，负责优化内存和计算效率。
• 它有助于在资源受限的环境中保持 AI 性能。
• 它负责通过有效的方式提高 token 处理效率，从而减少对顶级 GPU 的需求。

通常，通过利用所有这些特定技术，DeepSeek 能够在无需高端硬件的情况下实现高质量的推理，从而有效地大幅降低成本。

3. 降低可扩展部署的推理成本

训练模型非常昂贵，但大规模运行模型（推理）可能更加昂贵。许多 AI 公司在以有效的方式将模型部署到各种商业用途时，都面临着高昂的运营费用。

DeepSeek 通过以下方式解决此问题：

• 借助 MoE，减少各种不必要的计算。
• 此外，通过优化内存分配来降低硬件要求。
• 然而，通过利用节能架构，这些架构每个任务所需的 GPU 时间更少。

4. 开源理念：AI 的民主化

与已转向闭源模型的 OpenAI 不同，DeepSeek 拥抱开源 AI 开发。

• DeepSeek-R1 是在 MIT 许可证下发布的，因此可供各种开发人员和研究人员免费使用。
• 这将促进社区驱动的改进，加速 AI 创新的步伐。
• 开源模型允许企业、初创公司和学术界在没有高昂许可费用的情况下，对 AI 进行实验和定制。

因此，通过优先考虑开放性，DeepSeek 将自己定位为 AI“去中心化”的关键参与者，从而确保强大的模型不会被少数几家公司垄断。

5. 行业影响：颠覆 AI 和硬件市场

a) 对 Nvidia 主导地位的挑战

• DeepSeek 的效率创新对 Nvidia 具有重大影响。
• Nvidia 目前凭借其高端 GPU 主导着 AI 硬件市场。
• 如果像 DeepSeek-R1 这样的 AI 模型能在低端 GPU 上表现良好，那么对 H100 等高端 GPU 的需求可能会下降。
• 这可能会迫使 Nvidia重新思考其定价和硬件策略，以应对 AI 公司优化成本。

b) AI 的民主化

• AI 目前由少数拥有巨额预算的精英公司主导。
• DeepSeek 的低成本训练方法和开源方法使得强大的 AI对更多人​​和企业来说是可及的。
• 这种转变可以主要让小型初创公司和独立研究人员有效地与科技巨头在 AI 应用领域竞争。

c) AI 模型的未来：商品化与专业化

• 随着基础 AI 模型变得更便宜、更易于访问，它们将不再是关键的区别因素。
• 尽管如此，企业将在应用领域展开竞争——利用 AI解决现实世界的问题，而不是仅仅开发更大的模型。
• 医疗、金融和网络安全等行业将受益于量身定制的 AI 解决方案，而不是依赖于通用的聊天机器人式 AI 模型。

结论

我们都知道 DeepSeek 的成功故事证明了限制往往会带来突破性创新。DeepSeek 没有依赖昂贵的 GPU 和海量预算，而是通过优化软件和效率，达到了比其昂贵得多的模型的性能。

通过专注于成本降低、开源协作和高效的模型架构，DeepSeek 正在重新定义 AI 的可能性——促进访问的民主化并挑战现状。