算力优化助国产AI强势崛起
随着人工智能的飞速发展，大模型的训练和推理成为了新的算力瓶颈。
在这样的背景下，DeepSeek技术显得尤为突出，其在算法和系统效率上的深度优化使得国产算力的应用有了全新的可能。
日前，上海交通大学长聘教轨副教授、无问芯穹首席科学家戴国浩接受了澎湃科技的采访，深入解读了DeepSeek的技术细节和未来发展趋势。
一、DeepSeek：极致的软硬件协同优化
DeepSeek不仅在算法精度上追求卓越，更在系统效率上下了大功夫。
从最顶层的产品应用到最底层的基础设施，大模型的每一个层级都已经形成了良好的生态，并且每个层级都存在巨大的优化空间。
戴国浩强调，除了极致的底层优化外，协同优化也能让大模型在利用国产算力时达到甚至超越英伟达GPU的性能。
二、推理算力的提升与算力的未来
未来推理算力预计会有2-3个数量级的提升。
与此同时，训练算力的需求也会持续增长。
整体而言，算力的需求将激增，成本会更高。
单位算力成本将下降，效率将得到显著提升。
这背后的原因是多方面的优化措施，包括算法优化、软硬件协同优化等。
但这也带来了新的问题，即需要更多的专业人士来理解和运用这些技术。
原来只需关注算法就可以了，但现在还需要大量的系统专家来理解和优化硬件的使用。
三、DeepSeek的技术细节：底层优化与软硬件协同
DeepSeek的极致性价比来自于两大类的优化：一是极致的底层优化，了解硬件细节并实现通信和内存的优化；二是打通软硬件，实现联合协同优化。
其中，PTX编程是接近底层硬件的编程语言，可以实现更高的硬件利用效率。
DeepSeek在某些代码上绕过了CUDA的编程，但并没有完全绕开CUDA生态。
DeepSeek还采用了MLA架构和MoE架构来实现大规模训练。
在模型训练过程中，MoE架构面临的最大挑战是负载均衡问题，而DeepSeek通过引入专家偏见来解决这一问题。
四、国产AI生态的闭环与发展
DeepSeek的出现对国产算力的发展是一个好消息。
它打破了国外模型的垄断地位，通过软硬件协同降低了算力成本。
戴国浩表示，降低算力成本是国内发展大模型的核心之一。
而DeepSeek的成功也证明了软硬件协同路径的可行性，包括模型、系统、芯片等关键因素在内的闭环生态正在逐步形成。
他认为，未来的国内AI发展需要通过模型、芯片、系统的协同优化和垂直打通，形成自主可控的闭环生态。
同时要根据新一代模型架构来设计未来的芯片和通信方式。
他特别强调说未来的大模型发展将会是国产化趋势显著并更加聚焦于软硬件协同优化的极致性价比上。
这其中要克服多种困难才能保持发展的稳步前行这不仅仅是关于算法的挑战也关乎如何利用和适应国产AI基础设施的挑战来解决供给和需求之间日益增长的矛盾的需要使得这过程具有中国特有的复杂性和独特性因此它要求我们以更开放的视野更创新的思维来应对挑战并寻找解决方案这不仅关乎技术的发展也关乎我们如何利用有限的资源实现算力需求的快速增长同时保持单位算力的成本降低效率提升因此软硬协同和多元异构压榨算力是未来的发展趋势和目标之一它能够帮助我们解决当前的算力缺口问题以有限的算力实现国产模型能力的赶超并为未来的AI发展铺平道路这也是DeepSeek的最大价值所在经过不断优化它预示着我国在人工智能领域的飞跃其每一步的成功都可能带来新的契机为产业发展打开全新的可能性这一切的发展充满了巨大的希望和无限的可能性在AI发展的道路上我们需要不断地探索和进步以适应日益变化的市场需求和技术环境最终实现AI技术的广泛应用并带来实际的经济效益和社会效益正如戴国浩所言未来的大模型趋势一定是越来越高效性能不断提升满足各类市场需求以及持续的国产化并且让软硬件走向一体化为未来的人工智能发展铺平道路让我们共同期待这一天的到来！四、DeepSeek打响国产AI生态闭环第一枪无论是底层优化还是协同优化DeepSeek都体现了对硬件和系统深度理解的实力这不仅要求开发者既懂算法又懂硬件而且还要拥有高门槛的技能如PTX编程这种对硬件深度理解的技能在国外大模型公司中少有拥有这样技能的团队可以充分发掘算法软件硬件的协同创新潜力DeepSeek的成功实践为国产算力优化提出了清晰的路径对于未来国产AI的发展具有里程碑意义它打破了国外模型的垄断地位通过软硬件协同降低了算力成本这对于国内发展大模型具有核心意义未来推理算力将会有2-3个数量级的提升训练算力需求也将持续增长与此同时我们也看到在获取强大基座模型的过程中依然存在算力缺口的问题供需矛盾仍然存在 DeepSeek的实践为解决这一问题提供了新的思路即通过软硬协同和多元异构压榨算力降低获取强大基座模型的成本弥补算力缺口 DeepSeek的成功经验给我们带来了极大的启示未来的AI发展必然是走向国产化之路而且将会越来越注重软硬件的协同优化以达到降低成本提高效率的目的这一趋势也为我们指明了方向即需要通过模型芯片系统的协同优化和垂直打通形成自主可控的闭环生态在这个发展过程中我们也需要以更开放的视野更创新的思维来应对挑战抓住机遇共同推动人工智能的发展让我们共同期待这一美好的未来！上述内容是一篇探讨人工智能领域中DeepSeek技术的文章文章详细介绍了DeepSeek如何通过软硬件协同优化来提升国产算力的效率并分析了未来发展趋势及挑战文章还强调了国内AI发展的
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国产化算力突破，DeepSeek的软硬件协同优化之路随着人工智能的飞速发展，大模型的训练和推理成为了新的算力瓶颈，在这样的背景下，DeepSeek技术显得尤为突出，其在算法和系统效率上的深度优化使得国产算力的应用有了全新的可能，日前，上海交通大学长聘教轨副教授、无问芯穹首席科学家戴国浩接受了澎湃科技的采访，深入解读了DeepSeek的...。
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