算力挑戰

訓練DeepSeek此類千億乃至萬億級別參數模型，對算力資源提出了極高要求。以DeepSeek-V3為例，其基礎模型參數量為67億，采用專家混合（MoE）架構后實際激活參數可達幾百億。如此規模的模型遠超單張GPU顯存容量極限，必須借助分布式并行才能加載和訓練。具體挑戰主要包括：

• 顯存瓶頸：千億級參數模型占用顯存極大，單卡顯存遠不能容納。即使使用多卡并行，也需要通過模型并行、張量并行等技術將模型切分到多個GPU上，否則無法進行前向和反向計算。
• 計算開銷：超大模型訓練需要大量浮點運算，訓練往往需要數百萬到千萬級的GPU小時。在有限算力情況下，如何提升單卡和集群的計算效率是關鍵。DeepSeek通過算法和工程優化，大幅提高了算力利用率，避免資源浪費。
• 通信開銷：分布式訓練必然伴隨大量跨節點通信，如梯度匯總（AllReduce）、模型切分的All-to-All等。通信帶寬和延遲成為瓶頸，特別是在全對全（All-to-All）通信和流水線并行時，會產生大量“流水線氣泡”（即節點空閑等待通信）。DeepSeek通過優化網絡拓撲（