深入探讨DeepSeek大模型的核心技术

导读

本文深入探讨了DeepSeek大模型的核心技术，从公司背景、模型能力、训推成本到核心技术细节进行了全面分析。

一、关于DeepSeek公司及其大模型

1.1 公司概况

DeepSeek 2023年7月成立于杭州，是幻方量化旗下的子公司，全称是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司。 "成立时间才一年多"、"最近推出的V3已经能和OpenAI的4o媲美"、"训练成本不到600W美元"、"API定价仅是国内其他头部厂商几十分之一"、"APP已经在中美APP store登上免费应用榜首"； 以上是最近关于DeepSeek的一些新闻热点信息，下面我们从官网看下： DeepSeek近半年相继推出了3个主要的大模型版本，分别是DeepSeek V2.5、DeepSeek V3、DeepSeek-R1（无一例外的都是用了MOE架构）。在这之前还推出了DeepSeek-VL、DeepSeek Coder、DeepSeek Math。

1.2 模型能力

DeepSeek模型已经对标国内Qwen、海外Llama、GPT 4o，从公布的榜单评测上看：DeepSeek-V3 在开源模型中位列榜首，与世界上最先进的闭源模型不分伯仲。

1.3训推成本

推理成本(API报价)：百万Token输入价格能达到1元。

训练成本：从技术报告中看DeepSeek用的是H800的GPU做的训练，而且只有2千张左右的H800，整个V3的正式训练成本不超过600W美元。

1、预训练阶段，每万亿的Token 训练V3使用2048个H800GPU集群，只需要180K 个H800 GPU小时，大概3.7天(180000/2048/24)

2、整个预训练总耗时2664K GPU小时（不到2个月），加上 上下文扩展和后训练，总耗时大概2788KGPU耗时。

3、按照H800 每小时2美元租赁，总的训练成本不超过600W美元

DeepSeek-V3 Technical Report  这么低的推理和训练成本不由引出以下的问题： 模型采用了什么样的网络架构？ 训练的精度、框架和并行策略是怎样的？ 模型的部署和优化方案是怎样的？ 在硬件层的计算和通信上做了什么优化？

二、DeepSeek训推核心技术

2.1 DeepSeek-V3模型网络架构

DeepSeekV3 整体预训练用了14.8万亿的高质量Token，并且在后期做了SFT和RL，模型参数量达到671B，但是每个Token仅激活37B参数。为了做到高效的推理和训练，DeepSeekV3自研了MLA注意力机制和无辅助损失负载均衡策略的MoE架构。

从技术报告中看出，是经典的Transformer架构，比较亮眼的就是前馈网络使用的DeepSeekMoE架构、Attention机制使用MLA架构，其实这两个在DeepSeekV2模型已经被验证使用过。

与DeepSeek-V2相比，V3额外引入了一种无辅助损失的负载均衡策略，用于DeepSeekMoE，以减轻因需要保证Expert负载均衡而导致的性能下降。

2.1.1 DeepSeekMoE

第一个将MoE架构引入Transformer网络的就是GShard架构了，与传统大模型架构相比，MoE架构在数据流转过程中集成了一个专家网络层。 可以看出传统的MoE基本两部分组成：Gating门控网络、稀疏MoE层；

●稀疏 MoE 层: 这些层代替了传统 Transformer 模型中的前馈网络 (FFN) 层。MoE 层包含若干“专家”(例如 8 个)，每个专家本身是一个独立的神经网络。在实际应用中，这些专家通常是前馈网络 (FFN)，但它们也可以是更复杂的网络结构，甚至可以是 MoE 层本身，从而形成层级式的 MoE 结构。

●门控网络或路由: 这个部分用于决定哪些Token被发送到哪个专家。Token的路由方式是 MoE 使用中的一个关键点，因为路由器由学习的参数组成，并且与网络的其他部分一同进行预训练。

和传统的MoE架构相比，DeepSeekMoE使用更细粒度的专家，并将一些专家隔离为共享专家，减少专家间的知识冗余。

门控网络路由策略：TopK表示第t个Token和所有路由专家计算出的亲和力分数中K个最高分数的集合，在DeepSeekV3中，使用sigmoid函数计算亲和力分数，然后在所有选择的亲和力分数中应用归一化来生成门控值。 通常在MoE模型的训练过程中，不同专家因为路由策略的因素会导致接收的训练数据分布不均，比如所有的Token都被发送到只有少数几个受欢迎的专家，那么有些专家就可能没有被训练到。 业界通用的解决方案就是引入辅助损失，但是，有时候过大的辅助损失会损害模型性能。 为了在负载均衡和模型性能之间取得更好的平衡，DeepSeek开创了一种无辅助损失的负载均衡策略：为每个专家引入一个偏差项，并将其添加到相应的亲和力分数中以确定top-K路由，具体来说：如果其对应的专家过载，我们将偏差项减少γ；如果其对应的专家负载不足，我们将偏差项增加γ，其中γ是一个称为偏差更新速度的超参数。

门控网络本质上就是一个softmax叠加一个分类网络，那么辅助loss往往就是添加一个惩罚项，对输出过大的 logits 进行惩罚，鼓励模型生成更加适度的 logits 值，防止模型生成过于极端的输出。

2.1.2 MLA 多头潜在注意力

大模型推理过程KV Cache机制一般是限制推理效率的一大瓶颈，而标准的Transformer 架构里面的MHA架构会产出非常多的KV Cache，为了减少对应的KV Cache业界实践过很多方案，例如PagedAttention、多查询注意力（MQA）和分组查询注意力（GQA），但是性能相比原生的MHA有一定差距。

DeepSeek-V2，提出一种创新的注意力机制：多头潜在注意力（MLA）。

相比MQA的KV共用和GQA的KV分组，MLA的核心是注意力键和值的低秩联合压缩，以减少推理过程中的键值(KV)缓存。相比MHA具有更好的性能，但需要的 KV 缓存量要少得多。

低秩矩阵是指其秩（rank）远小于其行数和列数的矩阵。

假设我们有一个矩阵，其实际结构允许它被分解为两个较小的矩阵的乘积。这种情况通常意味着原矩阵是低秩的。

假设我们有一个4×5的矩阵A，这个矩阵可以通过两个更小的矩阵的乘积来表示，比如一个4×2的矩阵B和一个2×5的矩阵C。这意味着原始矩阵A的信息可以通过这两个较小的矩阵来捕捉，表明A是一个低秩矩阵。

低秩压缩计算核心过程：

这里的表示第t个Token的输入，表示KV的向下投影矩阵，将做降维压缩表示，实际得到就是要缓存的KV压缩隐向量；和是向上做升维的投影矩阵，将Token的压缩隐向量复原为原始KV矩阵；

MLA 模块架构图

具体的Attention计算推导过程可以参考：MLA的推导细节

2.2训练推理核心技术

2.2.1 训练框架HAI-LLM

DeepSeek-V3在一个配备了2048个NVIDIA H800 GPU的集群上进行训练，使用的是自研的HAI-LLM框架，框架实现了四种并行训练方式：ZeRO 支持的数据并行、流水线并行、张量切片模型并行和序列并行。

这种并行能力支持不同工作负载的需求，可以支持数万亿规模的超大模型并扩展到数千个 GPU，同时还自研了一些配套的高性能算子haiscale，可以帮助 HAI-LLM 极大优化大模型训练的显存效率和计算效率。

2.2.2 核心算法DualPipe-创新流水线并行算法

i.通信计算重叠优化

DeepSeek-V3应用了16路流水线并行（PP），跨越8个节点的64路专家并行（EP），以及ZeRO-1数据并行（DP）。

与现有的流水线并行方法相比，DualPipe的流水线气泡更少。同时重叠了前向和后向过程中的计算和通信阶段，解决了跨节点专家并行引入的沉重通信开销的挑战。

DualPipe的关键思想是重叠一对单独的前向和后向块中的计算和通信：将每个块划分为四个组件：注意力、all-all调度、MLP和all-all组合

例如，假设我们有两个计算块，A和B：

1.在块A进行前向传播计算时，可以同时进行块B的后向传播通信过程。

2.当块A完成前向传播计算后，开始它的通信过程；而块B则开始它的前向传播计算。

通过优化排列这些功能模块，并精确调控用于通信和计算的 GPU SM资源分配比例，系统能够在运行过程中有效隐藏全节点通信和 PP 通信开销。 可以看出DeepSeek在PP这块，做了大量的通信计算重叠优化，从技术报告中看出，即使是细粒度的all-all专家通信，all-all的通信开销几乎为0。

●计算通信重叠

在深度学习大规模分布式训练过程中，通信的速度往往落后于计算的速度，如何在通信的gap期间内并行做一些计算就是高性能计算和通信重叠，是实现高效训练的关键因素。

●流水线并行气泡问题

一些大的模型会采用流水线并行策略，将模型的不同层放在不同的GPU上，但是不同层之间有依赖关系，后面层需要等前面的计算完才能开始计算，会导致GPU在一段时间是闲置的，如下图所示：

ii.跨节点全对全通信 DeepSeek还专门定制了高效的跨节点all-all通信内核(包括调度和组合)。 具体来说：跨节点 GPU 通过 IB 完全互连，节点内通信通过 NVLink 处理，每个Token最多调度到 4个节点，从而减少 IB 通信量。同时使用warp专业化技术做调度和组合的优化。

在调度过程中，(1) IB 发送，(2) IB 到 NVLink 转发，以及 (3) NVLink 接收分别由各自的 warp 处理。分配给每个通信任务的 warp 数会根据所有 SM 上的实际工作负载动态调整。

在合并过程中，(1) NVLink 发送，(2) NVLink 到 IB 的转发和累积，以及 (3) IB 接收和累积也由动态调整的 warp 处理。

通过这种方式，IB 和 NVLink 的通信实现完全重叠，每个 token 能够在不产生 NVLink 额外开销的情况下，在每个节点上平均高效选择 3.2 个专家。这意味着，虽然 DeepSeek-V3 实际只选择 8 个路由专家，但它可以将这个数字扩展到最多 13 个专家（4 个节点 × 3.2 个专家/节点），同时保持相同的通信成本。

DSV3采用了1个共享专家和256个路由专家的MoE架构，每个token会激活8个路由专家。

2.2.3 用于FP8训练的混合精度框架

这里并没有将全量参数FP8量化训练，大多数计算密集型操作都在FP8中进行，而一些关键操作则战略性地保留其原始数据格式，以平衡训练效率和数值稳定性。 哪些算子启用FP8量化去计算？取舍逻辑是什么？ ■大多数核心计算过程，即 GEMM 运算，都以 FP8 精度实现 ■涉及对低精度计算的敏感性的算子，仍然需要更高的精度 ■一些低成本算子也可以使用更高的精度 以下组件保留了原始精度（例如，BF16 或 FP32）：Embedding模块、输出头、MoE 门控模块、Normalization算子以及Attention算子。  如何提高低精度训练精度？ ■细粒度量化

对激活，在token维度采用group-wise的量化(1*128)；对权重，采用128* 128的block-wise量化

■提高累加精度

在 TensorCore 上执行矩阵 MMA（矩阵乘法累加）操作时，每当累加达到一个间隔时，这些部分结果会被传输到 CUDA Cores 上的 FP32 寄存器中，并在那里进行FP32 精度的累加计算。

2.2.4 MTP的训练目标

DeepSeekV3训练过程设置了多Token预测的目标，从技术报告的消融实验看出，确实提高了模型在大多数评估基准上的性能，而且MTP模块还可以用于推理加速。

2.2.5 推理部署方案

DeepSeek-V3 整体参数量达到了671B，如此多的参数量，我们看下他的一个部署方案：

推理部署采用了预填充(Prefilling)和解码(Decoding)分离的策略，确保了在线服务的高吞吐量和低延迟。通过冗余专家部署和动态路由策略，模型在推理时保持了高效的负载均衡。

整套部署方案下来基本是跨机分布式推理。

2.2.5.1 Prefill 阶段

这个阶段简单说就是并行处理用户的Prompt，将其转为KV Cache。

预填充阶段的最小部署单元由4个节点组成，每个节点配备32个GPU。注意力部分采用4路张量并行（TP4）和序列并行（SP），并结合8路数据并行（DP8）。其较小的TP规模（4路）限制了TP通信的开销。对于MoE部分，我们使用32路专家并行（EP32）

2.2.5.2 Decoder 阶段

这个阶段就是做自回归的每个Token的输出。

解码阶段的最小部署单元由40个节点和320个GPU组成。注意力部分采用TP4和SP，结合DP80，而MoE部分使用EP320。对于MoE部分，每个GPU只承载一个专家，64个GPU负责承载冗余专家和共享专家

总结：为什么DeepSeekV3训练成本这么低？

训练成本主要由模型架构以及训练架构所决定，而且两者一定是相辅相成。从报告中可以看出以下几个原因：I.MLA 机制：通过对KV做联合低秩压缩大幅减少KV Cache，相比业界从KV数量角度做KV Cache的减少，MLA 的压缩实现很考验研究团队的基本功。 II.FP8 训练：通过低精度计算减少了 GPU 内存使用和计算开销，技术报告中也提到FP8混合精度训练框架是首次在一个极大规模的模型上验证了其有效性，这一点也看出DeepSeek的Infra工程团队的底蕴。 III.MoE 架构：通过MoE稀疏激活机制大幅减少了计算量，相比Qwen和Llama的Dense架构有很大的训推先天优势，不过难题(专家的负载、通信、路由)也给到了Infra工程团队。

三、为什么是DeepSeek？

在硅谷，类似DeepSeek这样的AI创新并不少有，只是这次是一家中国公司做出了这个动作，相比传统的‘美国创新、中国应用’的模式显得格外的让人兴奋。

从最近的一些访谈以及DeepSeek的技术报告中也能看出以下几点：

1、大模型是一个知识密集型产业，如何组织高密度人才？显然DeepSeek做到了

2、大模型技术没有魔法，更多时候就是考验基本功和驱动力

3、不以商业化为第一要义，很多时候能轻装上阵

四、一些个人思考

1、长远来看，后续可能会有专门的适配Transformer架构的芯片，就像为卷积设计了ASIC芯片

2、多Token预测、MoE架构可能很长一段时间都是大模型训推架构热门研究方向

3、在国内做AI，应用始终会比基础研究有市场，更有话语权，但是基础创新和海外的代际差距会越来越小

4、大模型训练和推理，软硬件是一个协同的生态，DeepSeek的出现将会促进AI全行业的更加快速且低成本的迭代

5、时间比较仓促，很多技术细节问题值得学习深究，有错误的地方勿喷~

参考资料

1、Better & Faster Large Language Models via Multi-token Prediction

2、https://kexue.fm/archives/10091

3、https://arxiv.org/pdf/2404.19737v1

4、https://arxiv.org/pdf/2412.19437

5、https://arxiv.org/pdf/2405.04434

6、https://www.zhihu.com/question/8423473404

7、https://arxiv.org/pdf/1811.06965