1. FP8 混合精度 – FP-8 是一种 8 点浮点二进制格式，可优化数据处理。它们占用更少的内存，同时保持计算的准确性（请记住，大多数 AI 训练都是通过一系列复杂的矩阵乘法进行的）。由于内存占用低，处理速度更快。
2.全新 DualPipe 架构 – Deepseek 致力于改变其 GPU 单元的数据处理方式。他们并行化了数据传输和计算过程（同时为每次迭代传输更小的数据集）。此外，他们还优化了 GPU 流程，以便每个 GPU 都得到最佳利用。
高效的数据传输
1.数据路由——数据传输经过优化，仅传输必要数据。相关传输路径也经过优化，无需广播参数。
2.通信和计算并行化——GPU上的所有前向和后向过 以色列电报号码数据 程都经过优化，以减少 GPU 集群的空闲时间。
这些优化为 Deepseek R1 带来了一些优势
优化的关键结果
1.减少训练时间：-DeepSeek-V3 的训练速度比其他模型更快（每万亿个标记 3.7 天）。
2.降低成本：训练过程更便宜，能耗更低，更加环保。
3.更好的参数优化：更高效、更细粒度的优化带来更好的模型性能。
4.可扩展性：设计为比传统方法具有更好的可扩展性，分配任务以减少计算负载。
这三项优化使 Deepseek R1 获得了巨大的领先优势，这在其与 o1 和 Claude New Sonnet 3.5 的性能对比中显而易见。