梁文锋等发表DeepSeek V3回顾性论文
【梁文锋等发表DeepSeek V3回顾性论文】《科创板日报》16日讯，近日DeepSeek创始人梁文锋等人发表了一篇名为《Insights into DeepSeek-V3: Scaling Challenges and Reflections on Hardware for Al Architectures（深入了解DeepSeek-V3：人工智能架构硬件的扩展挑战与思考）》的回顾性论文，深入分析了DeepSeek-V3/R1模型架...
梁文锋参与发表回顾性论文:DeepSeek首次揭秘V3模型背后扩展方案
DeepSeek刚刚发表了一篇名为《深入解读 DeepSeek-V3：AI 架构的扩展挑战与硬件思考》（Insights into DeepSeek-V3: Scaling Challenges and Reflections on Hardware for AI Architectures）的回顾性论文，梁文锋也是作者之一。这篇论文深入剖析了最新的大模型DeepSeek-V3及其AI基础设施扩展方案，DeepSeek-V3的实践充分证明...
DeepSeek-V3再发论文,梁文锋署名,低成本训练大模型的秘密揭开
这篇 14 页的论文瞄向了「Scaling 挑战以及对 AI 架构所用硬件的思考」。从中你不仅能读到 DeepSeek 在开发和训练 V3 过程中发现的问题和积累的心得，还能收获他们为未来的硬件设计给出的思考和建议。这一次，DeepSeek CEO 梁文锋同样也是署名作者之一。论文标题：Insights into DeepSeek-V3: Scaling Challenges an...
梁文锋署名DeepSeek新论文:公开V3大模型降本方法
梁文锋亲自参与的DeepSeek最新论文，来了！这一次，团队把DeepSeek-V3在训练和推理过程中，如何解决“硬件瓶颈”的方法公布了出来。具体而言，DeepSeek-V3之所以可以只用2048块H800，就能达到超大规模集群（如数万块GPU）相当的训练效果，核心在于四项创新技术：内存优化 多头潜在注意力（MLA）计算优化 混合专家模型（MoE...
梁文锋参与发表的 DeepSeek 新论文 NSA 注意力机制,有哪些信息...
论文最后，DeepSeek团队基于实践经验，对未来AI硬件设计提出了更宏观的思考：1. 鲁棒性挑战：应对互连故障...
梁文锋署名DeepSeek新论文:公开V3大模型降本方法 - 知乎
DeepSeek-V3采用类似的思路,其总参数虽然是6710亿,但每次仅激活370亿参数,训练成本仅为同规模稠密模型的1/10(如Llama-3.1的训练成本是其近10倍)。 也正因推理时激活参数少,DeepSeek-V3可在消费级GPU(如售价1万美元的显卡)上运行,每秒生成近20个token,适合个人或中小型企业使用。 至于FP8低精度训练,不同于传统...
DeepSeek-V3再发论文,梁文锋署名,低成本训练大模型的秘密揭开了
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2505.09343 众所周知,如今大语言模型(LLM)的快速扩展暴露了当前硬件架构的一些关键局限性,包括内存容量、计算效率和互连带宽。以 DeepSeek-V3 为例,它是在 2048 块 NVIDIA H800 GPU 集群上进行训练,展示了硬件感知模型协同设计如何高效地应对这些限制,并最终实现了经济高效的大规模...
太震撼了!梁文锋携DeepSeek团队丢出注意力新机制重磅论文,网友:这...
最后不得不在强调一下，梁文锋不仅是deepseek ceo，很明显他还在研究的最前沿参与研究，这是令我最震撼的，他不仅有管理能力，而且还真正的懂AI，deepseek前途无量 各路网友都在喊，这才是真正的OpenAI。来源：AI寒武纪，原文标题：《太震撼了！梁文锋携DeepSeek团队丢出注意力新机制重磅论文，网友：这才是真正的...
DeepSeek-V3再发论文,梁文锋署名,低成本训练大模型的秘密揭开了...
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2505.09343 众所周知,如今大语言模型(LLM)的快速扩展暴露了当前硬件架构的一些关键局限性,包括内存容量、计算效率和互连带宽。以 DeepSeek-V3 为例,它是在 2048 块NVIDIAH800 GPU 集群上进行训练,展示了硬件感知模型协同设计如何高效地应对这些限制,并最终实现了经济高效的大规模训...
梁文锋署名DeepSeek新论文:公开V3大模型降本方法 2025年05月15日 16...
梁文锋亲自参与的DeepSeek最新论文,来了! 这一次,团队把DeepSeek-V3在训练和推理过程中,如何解决“硬件瓶颈”的方法公布了出来。 具体而言,DeepSeek-V3之所以可以只用2048块H800,就能达到超大规模集群(如数万块GPU)相当的训练效果,核心在于四项创新技术:
梁文锋署名DeepSeek新论文:公开V3大模型降本方法-虎嗅网
DeepSeek-V3通过四项核心技术解决大模型硬件瓶颈:内存优化(MLA降低KV缓存至传统1/7)、计算优化(MoE+FP8训练成本减半)、通信优化(多层网络延迟降30%)、推理加速(多token预测提速1.8倍),并提出下一代AI硬件需支持低精度计算、智能网络拓扑等五大改进方向。内存优化
DeepSeek发布V3模型扩展挑战与硬件协同设计论文- DoNews快讯
近日,DeepSeek发表回顾性论文《深入解读DeepSeek-V3:AI架构的扩展挑战与硬件思考》。论文由梁文锋等作者撰写,剖析了DeepSeek-V3大模型及其基础设施扩展方案。研究表明,硬件-软件协同设计可显著提升AI系统的可扩展性、效率和鲁棒性,为未来AI发展提供了新思路。
梁文锋新论文!DeepSeek降本秘籍公开,突破算力瓶颈有六招 - 知乎
智东西5月15日消息,昨日下午,DeepSeek团队发布新论文,以DeepSeek-V3为代表,深入解读DeepSeek在硬件架构和模型设计方面的关键创新,为实现具有成本效益的大规模训练和推理提供思路。 DeepSeek创始人兼CEO梁文锋这次同样出现在了合著名单之中,在作者列表中处于倒数第五的位置。论文署名通讯地址为“中国北京”,可以推测论文...
梁文锋署名DeepSeek新论文:公开V3大模型降本方法_训练_推理_内存
梁文锋亲自参与的DeepSeek最新论文,来了! 这一次,团队把DeepSeek-V3在训练和推理过程中,如何解决“硬件瓶颈”的方法公布了出来。 具体而言,DeepSeek-V3之所以可以只用2048块H800,就能达到超大规模集群(如数万块GPU)相当的训练效果,核心在于四项创新技术:
梁文锋新论文!DeepSeek降本秘籍公开,突破算力瓶颈有六招
DeepSeek在论文中提到,本文的目的不是重申DeepSeek-V3的详细架构和算法细节,是跨越硬件架构和模型设计采用双重视角来探索它们之间错综复杂的相互作用,以实现具有成本效益的大规模训练和推理。侧重于探讨: 硬件驱动的模型设计:分析FP8低精度计算和纵向扩展/横向扩展网络属性等硬件功能如何影响DeepSeek-V3中的架构选择; 硬件...
梁文锋新论文!DeepSeek降本秘籍公开,突破算力瓶颈有六招_凤凰网...
智东西5月15日消息,昨日下午,DeepSeek团队发布新论文,以DeepSeek-V3为代表,深入解读DeepSeek在硬件架构和模型设计方面的关键创新,为实现具有成本效益的大规模训练和推理提供思路。 DeepSeek创始人兼CEO梁文锋这次同样出现在了合著名单之中,在作者列表中处于倒数第五的位置。论文署名通讯地址为“中国北京”,可以推测论文...
梁文锋署名DeepSeek新论文:公开V3大模型降本方法_训练_推理_内存
梁文锋亲自参与的DeepSeek最新论文,来了! 这一次,团队把DeepSeek-V3在训练和推理过程中,如何解决“硬件瓶颈”的方法公布了出来。 具体而言,DeepSeek-V3之所以可以只用2048块H800,就能达到超大规模集群(如数万块GPU)相当的训练效果,核心在于四项创新技术:
梁文锋新论文!DeepSeek降本秘籍公开,突破算力瓶颈有六招
DeepSeek在论文中提到,本文的目的不是重申DeepSeek-V3的详细架构和算法细节,是跨越硬件架构和模型设计采用双重视角来探索它们之间错综复杂的相互作用,以实现具有成本效益的大规模训练和推理。侧重于探讨: 硬件驱动的模型设计:分析FP8低精度计算和纵向扩展/横向扩展网络属性等硬件功能如何影响DeepSeek-V3中的架构选择; 硬件...
梁文锋署名DeepSeek新论文:公开V3大模型降本方法__凤凰网
梁文锋亲自参与的DeepSeek最新论文,来了! 这一次,团队把DeepSeek-V3在训练和推理过程中,如何解决“硬件瓶颈”的方法公布了出来。 具体而言,DeepSeek-V3之所以可以只用2048块H800,就能达到超大规模集群(如数万块GPU)相当的训练效果,核心在于四项创新技术:
厉害!Deepseek创始人梁文锋硕士学位论文公开
最近火爆全球的Deepseek的创始人梁文锋,广东湛江人,本硕都就读于浙江大学的电子信息与通信工程。 根据公开信息,梁文锋的硕士毕业论文题目是《基于低成本PTZ摄像机的目标跟踪算法研究》。以下是论文部分内容: 梁文锋简介 梁文锋,男,1985年出生于广东省湛江市,浙江大学...