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近年来，大规模语言模型取得重大突破，但其训练与部署成本也随之攀升。DeepSeek 系列开源模型致力于通过优化模型结构和训练策略来降低成本、提升性能。DeepSeek V3 融合了多种先进技术（如 FP8 低精度训练、DualPipe 双流水线机制、多Token 预测目标等），在保证模型能力的同时大幅提高了效率。本文将分五部分详细介绍 DeepSeek V3 在高效训练框架、双流水线并行、多Token 预测、多项部署优化策略及效果与影响方面的技术实现与创新。

高效训练框架

在 DeepSeek V3 中，训练框架经过全面优化，以实现高速收敛和低资源占用。首先，我们引入了FP8 混合精度训练机制：也就是说，绝大多数计算（如前向推理中的线性变换、反向传播中的梯度计算）和参数存储均采用 8 位浮点格式，从而显著降低显存占用并加速计算。相比传统的 BF16/FP16，FP8 只需一半的位宽，这意味着相同张量的存储量降为 1/4，同时在硬件上执行核心矩阵运算时吞吐接近翻倍。为了应对 FP8 精度较低带来的数值挑战，DeepSeek V3 实施了细粒度量化策略：将权重和激活值按块（Tile/Block）分组，每组使用独立的量化缩放系数，尽量减少极值导致的溢出或下溢。计算时采用高精度累加（如 BF16/FP32 做累加）