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本文提供浙江大学第二期《DeepSeek模型优势：算力、成本角度解读》pdf免费下载。今天给大家分享一份超有料的文档——由浙江大学计算机学院和人工智能协同创新中心的王则可撰写的《DeepSeek模型优势：算力、成本角度解读》。这份文档从独特的视角，为我们剖析了DeepSeek模型在算力和成本方面的突出优势，强烈推荐大家下载阅读！
大模型发展的时代背景
文档开篇，先带我们回顾了算力的发展历程。从早期用草绳、石子计数，到算盘、算筹辅助计算，再到如今功能强大的计算机，算力的发展经历了多个重要阶段。在人工智能时代，大模型的兴起对算力提出了前所未有的高要求。据估算，万亿模型的数据量要超过1.5×10¹³，计算次数更是高达约1.5×10²⁵ 。如此庞大的计算需求，使得算力成为了大模型发展的关键瓶颈。
与此同时，国际人工智能企业OpenAI采用华尔街融资、购买最新GPU训练大模型，再提供模型服务的商业模式。而国内人工智能发展模式与之类似，但面临着美国的诸多限制，比如禁止出口高端AI芯片、限制AI加速器互联带宽、禁止台积电代工7nm工艺国内芯片、禁止HBM芯片，以及限制荷兰ASML出口7nm光刻机等。这些禁令让国内AI优质算力与国外产生差距，国内大模型发展遭遇“卡脖子”难题，也正是在这样的背景下，DeepSeek模型的出现意义非凡。
DeepSeek模型的优势剖析
1. 算力成本优势显著
DeepSeek模型在算力和成本方面表现卓越。以DeepSeek V3为例，与其他模型对比，其公开的单次预训练成本极低。Llama 3.1在2024年7月发布，训练花费3.1×10⁷ GPU时，成本达6.2×10⁷美元；而DeepSeek V3在2024年12月发布，仅用2.8×10⁶ GPU时，成本为5.6×10⁶美元，DeepSeek全部训练单次成本为5,576,000美元，大大低于其他同类模型。这一优势在实际应用中，能为企业和开发者节省大量的资源和资金，使得大模型的应用门槛大幅降低。
2. 核心技术创新赋能
为了应对美国的算力禁令，DeepSeek研发了一系列核心技术。DeepSeekMoE采用1共享专家 + 256路由专家的架构，每个Token只需经过360亿参数，相比之下，Llama 3.1则需要4050亿参数，显著减少了计算量。共享专家负责捕获通用知识，降低知识冗余，路由专家则以量大、细粒度、灵活组合的特点，方便知识表达。
针对美国的HBM芯片禁令，DeepSeek推出了MLA（Multi – Head Latent Attention）技术。通过低秩压缩KV，使得推理时KV cache的存储空间需求显著降低93.3%，不仅提升了推理性能，还大幅降低了推理成本。并且，MLA技术已经开源，为整个AI行业的发展提供了有力支持。
3. 系统性能全面优化
除了核心算法技术，DeepSeek在系统层面也进行了深度优化。自研的轻量级框架，为系统的极致性能优化提供了可能。采用FP8训练，有效提升了算力密度。DualPipe技术则实现了通信和计算的高重叠度，进一步提高了计算效率。另外，通过PTX优化绕开CUDA护城河，虽然没有完全绕开CUDA，却对国产硬件设计有着重要的参考价值。
DeepSeek模型的未来展望
虽然当前算力受限，DeepSeek模型在咬住国外最先进大模型的道路上会面临一定困难，但从长远来看，前景依然十分乐观。只要中芯国际等硬核大厂能够突破工艺卡脖子问题，华为等算力公司提供更高算力密度，以中国强大的工业化水平，DeepSeek为代表的国内大模型有望实现“战术穿插”与“火力覆盖”的双重优势，在国际AI竞赛中脱颖而出，站着把AI的钱给挣了。
这份文档通过详实的数据、深入的技术分析，全面且专业地为我们呈现了DeepSeek模型在算力和成本方面的优势，以及国内大模型发展的现状与未来。所以，别再犹豫了，赶紧下载这份PDF文档学习吧！
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