論文の概要: Insights into DeepSeek-V3: Scaling Challenges and Reflections on Hardware for AI Architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.09343v1
• Date: Wed, 14 May 2025 12:39:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-15 21:44:09.457994
• Title: Insights into DeepSeek-V3: Scaling Challenges and Reflections on Hardware for AI Architectures
• Title（参考訳）: DeepSeek-V3への洞察: AIアーキテクチャのためのハードウェアのスケーリングとリフレクション
• Authors: Chenggang Zhao, Chengqi Deng, Chong Ruan, Damai Dai, Huazuo Gao, Jiashi Li, Liyue Zhang, Panpan Huang, Shangyan Zhou, Shirong Ma, Wenfeng Liang, Ying He, Yuqing Wang, Yuxuan Liu, Y. X. Wei,
• Abstract要約: 2,048 NVIDIA H800 GPUでトレーニングされたDeepSeek-V3は、ハードウェア対応モデルの共同設計がAIの課題にどのように対処できるかをデモしている。 本稿では,DeepSeek-V3/R1モデルアーキテクチャとそのAIインフラストラクチャを詳細に分析する。 DeepSeek-V3の開発中に発生するハードウェアボトルネックに基づいて、将来的なハードウェアの方向性について議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.588680547813485
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid scaling of large language models (LLMs) has unveiled critical limitations in current hardware architectures, including constraints in memory capacity, computational efficiency, and interconnection bandwidth. DeepSeek-V3, trained on 2,048 NVIDIA H800 GPUs, demonstrates how hardware-aware model co-design can effectively address these challenges, enabling cost-efficient training and inference at scale. This paper presents an in-depth analysis of the DeepSeek-V3/R1 model architecture and its AI infrastructure, highlighting key innovations such as Multi-head Latent Attention (MLA) for enhanced memory efficiency, Mixture of Experts (MoE) architectures for optimized computation-communication trade-offs, FP8 mixed-precision training to unlock the full potential of hardware capabilities, and a Multi-Plane Network Topology to minimize cluster-level network overhead. Building on the hardware bottlenecks encountered during DeepSeek-V3's development, we engage in a broader discussion with academic and industry peers on potential future hardware directions, including precise low-precision computation units, scale-up and scale-out convergence, and innovations in low-latency communication fabrics. These insights underscore the critical role of hardware and model co-design in meeting the escalating demands of AI workloads, offering a practical blueprint for innovation in next-generation AI systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速なスケーリングにより、メモリ容量の制約、計算効率、相互接続帯域幅など、現在のハードウェアアーキテクチャにおける重要な制限が明らかになった。 2,048 NVIDIA H800 GPUでトレーニングされたDeepSeek-V3は、ハードウェア対応モデルの共同設計がこれらの課題に効果的に対処し、コスト効率の高いトレーニングと大規模推論を可能にする方法を示している。 本稿では,DeepSeek-V3/R1モデルアーキテクチャとそのAIインフラストラクチャを詳細に分析し,メモリ効率向上のためのマルチヘッド遅延注意(MLA),最適化された計算通信トレードオフのためのMixture of Experts(MoE)アーキテクチャ,ハードウェア能力の可能性を最大限に活用するためのFP8混合精度トレーニング,クラスタレベルのネットワークオーバーヘッドを最小化するMulti-Plane Network Topologyなどの重要なイノベーションを強調した。 DeepSeek-V3の開発で発生するハードウェアボトルネックに基づいて、私たちは学術や産業の仲間と、正確な低精度計算ユニット、スケールアップとスケールアウトの収束、低レイテンシ通信ファブリックの革新など、将来のハードウェアの方向性について、より広範な議論を行う。 これらの洞察は、AIワークロードのエスカレート要求を満たす上で、ハードウェアとモデルの共同設計の重要性を強調し、次世代AIシステムにおけるイノベーションの実践的な青写真を提供する。

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