用60%成本干80%的事，DeepSeek分享沉淀多年的高性能深度学习架构

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用60%成本干80%的事，DeepSeek分享沉淀多年的高性能深度学习架构

 

重点标签 AI、硬件、深度学习、HPC、成本效益

文章摘要

DeepSeek团队发布的研究成果中，提出了一种基于Fire-Flyer AI–HPC架构的策略，该架构部署了1万台PCIe A100 GPU的计算集群。通过比较，Fire-Flyer 2在支持深度学习和早期LLM训练方面，展现出了其成本效益。该团队还开发了HFReduce软件库，用于高效allreduce运算，以及HAIScale分布式数据并行（DDP）训练工具，这些都有助于提高性能和降低成本。

此外，DeepSeek团队还采用了Fat-Tree网络拓扑结构，以及两区网络配置，进一步降低了成本。他们的设计在TF32和FP16 GEMM基准上，达到了英伟达DGX-A100架构83%的计算性能，但成本和能耗仅为前者的60%。这一架构设计在成本性能上表现出色，能够以较低的能源消耗实现较高的计算性能，对于大规模训练集群的构建具有重要的参考价值。

总的来说，DeepSeek团队的研究成果为构建成本效益高的AI-HPC系统提供了新的思路和方法，有助于推动深度学习领域的发展。

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原文作者: 机器之心