DeepSeek大模型服務(wù)器的核心技術(shù)主要包括以下幾個(gè)方面：

1、模型架構(gòu)創(chuàng)新

多頭潛在注意力（MLA）技術(shù)：MLA通過(guò)低秩聯(lián)合壓縮技術(shù)，大幅削減了注意力鍵（keys）和值（values）的存儲(chǔ)空間，顯著降低了內(nèi)存需求。這種技術(shù)減少了對(duì)KV矩陣的重復(fù)計(jì)算，避免了顯存消耗過(guò)大的問(wèn)題。

混合專家模型（MoE）架構(gòu)：DeepSeek采用了大規(guī)模的MoE架構(gòu)，將模型參數(shù)劃分為多個(gè)“專家”，每個(gè)輸入只激活部分專家。這種架構(gòu)在保持模型大規(guī)模參數(shù)的同時(shí)，顯著降低了計(jì)算資源的消耗。例如，6710億參數(shù)的模型在訓(xùn)練時(shí)每個(gè)token僅激活約6%的參數(shù)。

2、算法優(yōu)化

DualPipe算法：該算法通過(guò)優(yōu)化計(jì)算與通信的重疊，有效減少了流水線中的空閑時(shí)間。它將計(jì)算任務(wù)和通信任務(wù)分別分配到不同的GPU流處理器（SM）上，確保在通信過(guò)程中同時(shí)進(jìn)行計(jì)算。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)架構(gòu)：DeepSeek-R1-Zero通過(guò)分階段強(qiáng)化學(xué)習(xí)架構(gòu)演進(jìn)，包括冷啟動(dòng)階段、面向推理的強(qiáng)化學(xué)習(xí)、拒絕采樣與監(jiān)督式微調(diào)、全場(chǎng)景強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。

混合精度訓(xùn)練技術(shù)：采用FP8混合精度訓(xùn)練技術(shù)，不僅極大地加快了訓(xùn)練速度，還大幅降低了GPU內(nèi)存的消耗。同時(shí)，通過(guò)細(xì)粒度量化等技術(shù)，提高模型精度。

3、系統(tǒng)優(yōu)化

負(fù)載均衡優(yōu)化：通過(guò)為每個(gè)token分配專家Bias，動(dòng)態(tài)調(diào)整專家的負(fù)載，確保訓(xùn)練過(guò)程中負(fù)載均衡，提高集群效率。

通信優(yōu)化：DeepSeek對(duì)跨節(jié)點(diǎn)的全對(duì)全通信機(jī)制進(jìn)行優(yōu)化，充分利用InfiniBand和NVLink提供的高帶寬。

內(nèi)存優(yōu)化：通過(guò)重計(jì)算、將部分?jǐn)?shù)據(jù)存儲(chǔ)在CPU內(nèi)存、參數(shù)共享等方法，減少GPU顯存的使用。

4、分布式計(jì)算架構(gòu)

DeepSeek采用了高度優(yōu)化的分布式計(jì)算架構(gòu)，支持大規(guī)模的并行計(jì)算。例如，采用16路流水線并行、64路專家并行（跨8個(gè)物理節(jié)點(diǎn)）、數(shù)據(jù)并行ZeRO-1等策略，以減少通信開(kāi)銷并提升整體性能。

5、多模態(tài)能力

DeepSeek通過(guò)CLIP-style對(duì)比學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)文本、圖像、視頻嵌入向量的精準(zhǔn)對(duì)齊，支持跨模態(tài)檢索與生成。此外，融合視覺(jué)Transformer（ViT）與語(yǔ)言模型，賦能圖文問(wèn)答（VQA）、視頻描述生成等前沿應(yīng)用。

這些核心技術(shù)使得DeepSeek在大模型領(lǐng)域具備了高效推理、低成本訓(xùn)練、靈活資源調(diào)配等優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)了其在自然語(yǔ)言處理和多模態(tài)應(yīng)用中的廣泛發(fā)展。