手機檢查財經快訊。
專業,豐厚。
一(yī)手把握商場脈息。
手機上閱讀文章。
提示:微信掃一(yī)掃。
共享到您的。
朋友圈。
2月28日,在“開源周”第五天,DeepSeek宣告開源Fire-Flyer文件體係(3FS),以及根據3FS的數據處理結構Smallpond。
Fire-Flyer文件(jiàn)體係(3FS)是一(yī)種運用現代(dài)SSD和RDMA網絡的悉數帶寬的並行文件體係,是一切DeepSeek數據拜訪(fǎng)的助推器。
其特色有:180節點集群中的聚合讀取吞吐量(liàng)為6.6TiB/s;25節點(diǎn)集群中GraySort基準測(cè)驗的吞吐量達3.66TiB/min;每個客戶端節點的(de)KVCache查找(zhǎo)峰值吞吐量超越40GiB/s;具有強一致性語義的分化架構;在V3/R1中進(jìn)行練習數據預處理、數(shù)據集加(jiā)載、檢查點保存(cún)/從頭加(jiā)載、嵌入向量查找和KVCache查詢推理。
Smallpond是輕量(liàng)級的(de)數據處理結構,其特色是根(gēn)據(jù)DuckDB的高性能數(shù)據處理可擴展性,可以處理PB等級數據集無需繼續運轉(zhuǎn)的服務,以及(jí)操(cāo)作簡潔。
至此(cǐ),DeepSeek為期五天的“開(kāi)源周”活動(dòng)正(zhèng)式(shì)收官。
2月21日(rì),DeepSeek宣(xuān)告,從2月24日起將開源5個代碼庫,以徹底通明的方法(fǎ)與全球開發者社區共享他(tā)們的研究(jiū)進展。
2月24日,DeepSeek宣告開源FlashMLA。FlashMLA是(shì)DeepSeek用(yòng)於Hopper GPU的高(gāo)效MLA解碼內核,並(bìng)針對可變長度序列進行了優化,現已投入生產(chǎn)。
2月25日,DeepSeek宣告開源DeepEP,即首個(gè)用於MoE模型練習(xí)和推理(lǐ)的開源EP通訊庫。
2月26日,DeepSeek宣告開源DeepGEMM。其一起支撐密布布局和(hé)兩種MoE布局(jú),徹底即時(shí)編譯,可為V3/R1模型的練習和推理供(gòng)給強壯(zhuàng)支撐等。
2月27日(rì),DeepSeek宣告開源Optimized Parallelism Strategies。其主要針對大規劃模型練習中的(de)功率問題。
開年以來,DeepSeek繼續熾熱。Questmobiles數據顯現,自上線以來至2月9日,DeepSeek App的(de)累計(jì)下載量已(yǐ)超1.1億次,周活潑用(yòng)戶規劃最高近9700萬個。
日前,有(yǒu)音訊(xùn)稱,原(yuán)計劃本(běn)年5月(yuè)發(fā)布的DeepSeek-R2模型(xíng)正在加快開發(fā),或將提早發布。新(xīn)模型(xíng)有望能(néng)生成更好的代碼(mǎ),並運用英語之(zhī)外的言語進行推理。對(duì)此,DeepSeek母公司幻(huàn)方量化回應稱,以官方音訊為準。
印度科技服務商Zensar的首席(xí)運營官以為,DeepSeek-R2模型的(de)發布或將成為(wéi)AI職業的關鍵時刻。DeepSeek成功打造了(le)具有高性價比的(de)AI模型,將(jiāng)促進全球公司加快研製進程,打破現在少量企業(yè)獨占(zhàn)的格式。
現在,OpenAI、穀歌、xAI、Anthropic、阿裏等已相繼上新深度推(tuī)理/深度考慮(lǜ)模型。字節跳動旗下AI幫手豆(dòu)包也被傳正在小範圍測驗深度考慮模型的不同試驗版別,且接入的不是DeepSeek模型。
(文章來曆:我國基金報)。