一、DeepSeek技术架构的软硬件协同设计 DeepSeek作为千亿参数级大模型，其核心突破在于通过软硬件协同设计实现训练效率与推理成本的双重优化。在硬件层面，其采用分布式训练架构，通过参数服务器（Parameter Serve……
一、DeepSeek模型架构的硬件适配性设计 DeepSeek的混合专家架构（MoE）通过动态路由机制实现计算资源的高效分配。其核心设计包含两大硬件适配特征：一是专家模块的并行化部署，将16个专家模块分散至8张GPU卡，通过……
一、DeepSeek模型特性与优化需求分析 DeepSeek作为千亿参数级大模型，其训练与推理过程面临三大核心挑战：计算密度高（FP16算力需求达10^18次操作/秒）、内存带宽瓶颈（参数存储量超2TB）、通信开销大（多节点同步……
