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DeepSeek在知乎上发表了题为《DeepSeek-V3/R1 推理系统概览》的文章，全面介绍了其推理系统的优化目标、技术方案以及成本利润率等关键信息。以下是文章的主要内容和亮点：
优化目标 DeepSeek-V3/R1 推理系统的优化目标是实现更大的吞吐量和更低的延迟。为了达到这一目标，DeepSeek采用了大规模跨节点专家并行（EP）技术。 技术方案 跨节点专家并行（EP） ：通过EP技术，DeepSeek能够显著增加批量大小（batch size），从而提高GPU矩阵乘法的效率，同时将专家分散到不同的GPU上，进一步提升吞吐量。 计算与通信重叠：通过优化计算与通信的重叠，系统能够在处理任务时减少等待时间，从而降低延迟。 负载均衡：DeepSeek通过精细的负载均衡策略，确保每个GPU分配到均衡的计算和通信负载，最大化硬件利用率。 昼夜资源调配：在白天高峰时段全力支持推理服务，夜间则将闲置节点用于研发训练，进一步降低成本。 成本与利润 DeepSeek首次披露了其理论成本利润率高达545%。假设GPU租赁成本为2美元/小时，总成本为87072美元/天，理论上一天的总收入为562027美元，成本利润率为545%。 在实际运营中，DeepSeek通过错峰优惠活动（如夜间折扣）进一步降低了成本。 硬件与服务统计 DeepSeek-V3和R1推理系统的所有节点均使用H800 GPU。 在2月27日至28日的24小时内，DeepSeek-V3和R1推理服务共占用226.75个节点，总成本为87072美元。 应用场景与未来展望 DeepSeek-V3/R1推理系统具有强大的处理能力和竞争力的经济效益，可广泛应用于AI绘画、AI写作等领域。此外，该系统还支持智能对话、文本生成、语义理解等多种任务。 DeepSeek在知乎上发布的《DeepSeek-V3/R1 推理系统概览》文章详细介绍了其推理系统的优化方案、技术细节以及经济效益，展现了其在AI大模型领域的创新能力和领先地位。 |
