DeepSeek开源周第六天：极致推理优化系统提升GPU计算效率

基于AI的深度学习推理系统（DeepSeek）发布了其DeepSeek-V3/R1版本。该版本显著提升了推理效率，并具备更强大的性能。

DeepSeek-V3/R1版本在推理速度方面取得了突破性进展，它利用DeepSeek专有的专家并行技术（Expert Parallelism，EP）充分发挥GPU的并行计算能力，从而显著提高了推理效率，并降低了延迟。

DeepSeek-V3/R1的单卡吞吐量可达256个样本/秒，而8卡的吞吐量更是达到了惊人的8个样本/秒。这得益于其创新的预填充解码解耦（prefill-decode disaggregation）技术，有效地提升了推理过程中的数据处理效率，并降低了计算成本。

该版本的高效能得益于其创新的系统架构设计，它能够有效地利用多GPU的并行计算能力，实现线性扩展。通过优化数据传输和计算流程，DeepSeek-V3/R1极大地提高了推理效率和资源利用率，从而降低了整体的计算成本，并提升了用户体验。

为了进一步提升性能，DeepSeek-V3/R1版本对系统进行了全面优化，包括对GPU资源的有效利用和对数据传输的优化，以最大限度地提升推理速度和效率。并通过对模型和算法的改进，降低了计算复杂度，从而显著提高了整体性能。

DeepSeek-V3/R1兼容H800 GPU，并针对其特性进行了优化，以充分发挥其性能优势，在保证高性能的同时，也充分考虑了能效比。经测试，其单卡吞吐量可达6080个样本/秒，而8卡吞吐量则可达226.75个样本/秒，这在业界处于领先水平。

DeepSeek-V3/R1版本在保证高性能的同时，也注重易用性和可扩展性，旨在为用户提供更便捷、更强大的AI推理解决方案。它能够高效处理各种AI推理任务，并能轻松适应不同的应用场景。该版本将进一步推动AGI的发展，并为各种AI应用提供强大的技术支撑。

更多信息：https://github.com/deepseek-ai/open-infra-index/blob/main/202502OpenSourceWeek/day6onemorethingdeepseekV3R1inferencesystemoverview.md

总结：

DeepSeek-V3/R1版本在推理效率和性能方面实现了显著提升，其专家并行技术和创新的系统架构设计为AI推理带来了新的可能性。

DeepSeek-V3/R1的优化设计使其能够高效利用GPU资源，并通过对模型和算法的改进，在保证高性能的同时，降低了计算复杂度。

DeepSeek-V3/R1版本的高性能、易用性和可扩展性，将推动AGI发展，并为各种AI应用提供强大的技术支持。