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　　DeepSeek又有大动作！

　　开源周第三天，DeepSeek宣布开源Optimized Parallelism Strategies（优化并行策略）。

　　Optimized Parallelism Strategies，该策略是为了提高计算效率、减少资源浪费并最大化系统性能而设计的并行计算方案。这些策略通过合理分配任务、协调资源利用和减少通信开销，实现在多核、分布式或异构系统中的高效并行执行。

　　与此同时，英伟达开源了首个在Blackwell架构上优化的DeepSeek-R1，实现了推理速度提升25倍，并且每token成本降低20倍的惊人成果。这一新模型的推出，标志着英伟达在人工智能领域的又一次重大进展。

　　动作不断

　　DeepSeek开源周第四天，今天早上，该公司再度开源优化并行策略，包括DualPipe、专家并行负载均衡器 (EPLB)、DeepSeek Infra 中的性能分析数据。优化并行策略需根据任务类型、数据规模、硬件环境灵活选择，平衡计算、通信和存储开销，最终实现高效、可扩展的并行计算。该策略是为了提高计算效率、减少资源浪费并最大化系统性能而设计的并行计算方案。

　　最近，DeepSeek硬核不断。此前，该公司宣布将DeepEP向公众开放。在宣布后的约20分钟内，DeepEP已在 GitHub、微软（MSFT.US）等平台上获得超过1000个 Star收藏。

　　据悉，DeepEP是MoE模型训练和推理的Expert Parallelism通信基础，可实现高效优化的全到全通信，以支持包括FP8在内的低精度计算，适用于现代高性能计算。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，不仅提供高吞吐量，还支持流式多处理器数量控制，从而在训练和推理任务中实现高吞吐量性能。

　　此外，2月26日，DeepSeek宣布即日起在北京时间每日00:30至08:30的夜间空闲时段，大幅下调API调用价格，其中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，这一举措旨在鼓励用户充分利用夜间时段，享受更经济、更流畅的服务体验。

　　英伟达亦借机突破

　　近日，英伟达开源了首个在Blackwell架构上优化的DeepSeek-R1，实现了推理速度提升25倍，并且每token成本降低20倍的惊人成果。这一新模型的推出，标志着英伟达在人工智能领域的又一次重大进展。

　　根据媒体报道，DeepSeek-R1的本地化部署已经引起广泛关注，英伟达也亲自下场，开源了基于Blackwell架构的优化方案——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每秒相比，提升幅度高达25倍。同时，每token的成本也实现了20倍的降低。

　　英伟达通过在Blackwell架构上应用TensorRT DeepSeek优化，让具有FP4生产级精度的模型，在MMLU通用智能基准测试中达到了FP8 模型性能的99.8%。目前，英伟达基于FP4优化的DeepSeek-R1检查点已经在Hugging Face上开源，并且可以通过以下链接访问模型地址：DeepSeek-R1-FP4。

　　在后训练量化方面，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位减少到4位，从而让磁碟空间和GPU显存的需求减少了约1.6倍。

　　使用TensorRT-LLM部署量化后的FP4权重文件，能够为给定的提示生成文本响应，这需要支持TensorRT-LLM的英达GPU（如 B200），并且需要8个GPU来实现tensor_parallel_size=8的张量并行。这段代码利用FP4量化、TensorRT引擎和并行计算，旨在实现高效、低成本的推理，适合生产环境或高吞吐量应用。

　　据报道，针对此次优化的成果，网友们表示惊叹，称「FP4 魔法让 AI 未来依然敏锐！」有网友评论道，这次的优化使得美国供应商能够以每百万token 0.25美元的价格提供R1，并认为「还会有利润」。

　　如今，DeepSeek的开源活动持续进行。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系统（MoE）和专家并行（EP）设计的通信库。周三开源的是 DeepGEMM，这是一个支持稠密和 MoE 模型的 FP8 GEMM 计算库，为 V3/R1 的训练和推理提供强大支持。

　　总体而言，无论是英伟达开源的 DeepSeek-R1-FP4，还是 DeepSeek 开源的其他三个仓库，都是通过对辉达 GPU 和集群的优化，来推动 AI 模型的高效计算和部署。

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（文章来源：券商中国）