DeepSeek V3和R1模型基于Transformer架構(gòu)，采用了Multi-Head Latent Attention（MLA）和DeepSeek MoE兩大核心技術(shù)。MLA通過減少KV緩存顯著降低了內(nèi)存占用，提升了推理效率；DeepSeek MoE則通過輔助損失（auxiliary loss）實(shí)現(xiàn)了專家負(fù)載的智能平衡，進(jìn)一步優(yōu)化了模型性能。

此外，DeepSeek還引入了多令牌預(yù)測、FP8混合精度訓(xùn)練等創(chuàng)新技術(shù)，顯著提升了模型的訓(xùn)練效率和推理性能。DeepSeek R1還引入了強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，進(jìn)一步增強(qiáng)了模型的思考能力和決策效率，使其在復(fù)雜任務(wù)處理中表現(xiàn)出色，尤其適用于需要高智能決策的場景。

DCU是海光信息推出的高性能GPGPU架構(gòu)AI加速卡，致力于為行業(yè)客戶提供自主可控的全精度通用AI加速計(jì)算解決方案。憑借卓越的算力性能和完備的軟件生態(tài)，DCU已在科教、金融、醫(yī)療、政務(wù)、智算中心等多個領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)規(guī)模化應(yīng)用。

海光DCU技術(shù)團(tuán)隊(duì)表示，將持續(xù)推動大模型迭代適配與優(yōu)化更新，攜手更多優(yōu)秀大模型企業(yè)為行業(yè)客戶提供更高效、更經(jīng)濟(jì)、更安全的AI解決方案。同時，團(tuán)隊(duì)也將積極探索更多應(yīng)用場景，推動AI技術(shù)在更多行業(yè)的落地與普及。

崔歡歡