DeepSeek超大模型的高效训练策略

算力挑战

训练DeepSeek此类千亿乃至万亿级别参数模型，对算力资源提出了极高要求。以DeepSeek-V3为例，其基础模型参数量为67亿，采用专家混合（MoE）架构后实际激活参数可达几百亿。如此规模的模型远超单张GPU显存容量极限，必须借助分布式并行才能加载和训练。具体挑战主要包括：

• 显存瓶颈：千亿级参数模型占用显存极大，单卡显存远不能容纳。即使使用多卡并行，也需要通过模型并行、张量并行等技术将模型切分到多个GPU上，否则无法进行前向和反向计算。
• 计算开销：超大模型训练需要大量浮点运算，训练往往需要数百万到千万级的GPU小时。在有限算力情况下，如何提升单卡和集群的计算效率是关键。DeepSeek通过算法和工程优化，大幅提高了算力利用率，避免资源浪费。
• 通信开销：分布式训练必然伴随大量跨节点通信，如梯度汇总（AllReduce）、模型切分的All-to-All等。通信带宽和延迟成为瓶颈，特别是在全对全（All-to-All）通信和流水线并行时，会产生大量“流水线气泡”（即节点空闲等待通信）。DeepSeek通过优化网络拓扑（