OpenAI O1 ，突破精确语义理解及复杂推理任务 DeepSeek-V3 是一款 MoE 模型，总参数量 671B ，激活参数量 37B ，采用 2048 张 H800 （节点内 NVLink ，节点间 IB ，非超节点架构） 在 14.8T token 数据集上基 于自 研 HAI-LLM 训练系统总计训练了 1394h （ 58.08 天） 性能优 数学、科学和代码等领域领先业界， 任 务调 度 以全部通信关系和拓扑信息作为输入 通过算法计算出最优结果，实现 AI 参数面全网负载均衡 算网协同 • 网络级负载均衡：独家 NSLB 算法， 算网协 同 调度，多任务节点非连续组网情况下，通信 带宽 提升 20% 、模型性能提升 7% 算存协同 • 极致读写性能： CKPT 等算存读写协同优化、 PB 级存取 +TB 级带宽，数据读取效率提升 50% 大规模组网 FP8 +20%~25% 不支持 无辅助负载均衡损失 评分效果提升 评分效果提升 DualPipe 计算通信比 1:1->8:1, +8~12% 计算通信比 3:1->6:1, +4~6% 跨节点 All2All 优化 RMSNorm+MLA 部分重计算 省 2~3G 内存 省 2~3G 内存 微调算法 目标性能 部署建议 LoRA 微调 1.1x 业界 8 机 Atlas 800T A2

性能。开发者可以使用英特尔® oneAPI 基础工具包和英特尔® oneAPI 高性能计算工具包，更容易地构建、分析、优化和扩 展通用计算、高性能计算和 AI 应用程序，跨越多种类型的架构，并使用包括在向量化、多线程、多节点并行化和内存优化 方面的最先进技术。使用英特尔® 至强® Max 系列处理器和英特尔® oneAPI，开发者可以轻松构建高性能、多架构软件，为 高性能计算做好准备。 适用于不同 AI 工作负载的灵活性 月 28 日。1 个节点，AWS m6a.48xlarge 上的 2 个 AMD EPYC 7R13，768 GB DDR4-3200， Ubuntu 20.04 内核 5.15，OpenVINO™ 2022.3，BERT-Large，序列长度 512，批大小为 1。英特尔® 至强® 8480+：由 Numenta 测试，截至 2022 年 11 月 28 日。1 个 节点，2 个英特尔® 至强® 2022.3，Numenta 优化的 BERT-Large，序列长度 512，批大小为 1。 英特尔® 至强® Max 9468：由 Numenta 测试，截至 2022 年 11 月 30 日。1 个节点，2 个英特尔® 至强® Max 9468，128 GB HBM2e 3200 MT/s，Ubuntu 22.04 内核 5.15，OpenVINO™ 2022.3，Numenta 优化的 BERT-Large，序列长度

题）优化，这可能导致生成的小模型在面对新任务或环境 （例如通用任务）时适应性和泛化能力不足。 41 技术对比讨论：MCTS & PRM ➢ 利用 MCTS，将答案拆分成分句或Token为单位的节点，而后对于解空间进行搜索 ➢ 通过 MCTS 可能会有以下的问题： ➢ Token Generation Space 更大，而不是像象棋一样, Search Space 是 relatively