模型测试数据 & 互联网 硬件级优化 绕过 GUDA 进行 PTX 编程 计算与通信优化，性能提升 30% GRPO ：群体进化的智慧筛选器 自我验证机制： AI 的 " 错题本系 统 " 混合专家模型的 " 智能路由器“ 多头潜在注意力 MLA ：空间压缩术 训练框架加速： 16 到 3 的量化压 缩， 通信降低 89% 推理加速：预加载，动态批处理等 模型、数据、工具链、部署全开源 DeepSeekV3 模型架构： Multi-Head Latent Attention （ MLA ） 1. 推理阶段，理论上可以将 KV Cache 降低 1~2 个数量级，大幅减少 HBM 存取和通信的开销。 2. 对昇腾更亲和，大幅降低对 HBM 依赖，提升推理 Decode 性能。 MLA 架构 昇腾 影响 具体实现 实验结果 ① 模型结构 • 每个 MTP 模块共享嵌入层和输出头 Proprietary - Restricted Distribution 关键 发现 ① 细粒度的计算通信并行 • 将 PP stage 拆分为更细的模块 ，提升模块交替编排的灵活度 • 参考 ZeroBubble ，反向传递中的权重更新和梯度传递独立操作 • 经过细粒度的拆分和编排之后 ，计算流和通信流的 barrier 刚好可以重叠 ② 双向管道调度减少 PP 中的气泡 • 1F1B

例如，通过跨模态对齐技术，模型能将CT影像的灰度特征与病理报告的专业术语建立语义关联， 在医疗诊断中同步分析X光片阴影分布与患者主诉症状。此外，这种时空关联推理能力使得自动驾 驶系统能同时解析路况视频中的车辆轨迹、交通信号灯的闪烁频率以及周围环境的异常声响，实 现更精确的多维度风险预判。 ➢ 强推理能力在全模态场景下的扩展面临诸多挑战。文本模态场景下，许多复杂推理任务可以 通过基于规则的奖励提供监督信号，作为人 org/pdf/2412.19437v1 FP8 混合精度的整体训练思路 细粒度量化策略 71 拓展分析： DeepSeek-V3 ➢ 通信优化：DulePipe 算法： 精细化编排计算和通信 ➢ 控制前向和反向过程中 计算和通信的GPU SM 数量，保证计算和通信 完全重叠 ➢ 双向流水线并行 ➢ 降低流水线的Bubble ➢ 需要存两份模型参数 ➢ 64路的专家并行 [1] DeepSeek-V3 DeepSeek-V3 技术报告 https://arxiv.org/pdf/2412.19437v1 双向流水线并行 计算和通信重叠 气泡和内存分析 72 拓展分析： System I & System II ➢ 通过使用 System 1 的快速但可能不完全准确的判断（“fast-but-maybe-wrong” judgment calls），可以帮助 System 2 控制组合爆炸问题，并高效地进行复杂推理。

• 学生通过电子书包 等终端随时随地享 受云端的各种学习 服务 云学习环境 • 保证学习数据的永 不丢失，为学习分 析提供数据支持 存储学习过程 数据 28 泛在网 络 泛在网络是通信网、互联 网、物联网的高度协同和 融合，将实现跨网络、跨 行业、跨应用、异构多技 术的融合和协同。 29 泛在网 络 创 新 学习、生活与工作的连通 学校教育、家庭教育和社会教育的 连通；

混合专家系统：像医院分诊台，遇到数学题自动转接“数学博士”，写诗转接 “文学教授” ⚫ MLA 多头潜在注意力：让 AI 像章鱼同时处理多任务，普通电脑也能流畅运行 ⚫ DualPipe 通信技术：优化 AI“脑细胞”之间的协作效率，响应速度提升 50% 2.功能模块：你的私人 AI 军团 DeepSeek 通过三大功能模块，满足从日常生活到专业领域的全场景需求：

• 英特尔® oneAPI DPC++ 库 • 英特尔® oneAPI 数学核心库 (oneMKL) • 英特尔® oneAPI 多线程构件 (oneTBB) • 英特尔® oneAPI 集合通信库 (oneCCL) • 英特尔® oneAPI 数据分析库 (oneDAL) • 英特尔® oneAPI 深度神经网络库 (oneDNN) • 英特尔® 集成性能原语 (Intel® IPP) 整 个晶圆 300 毫米的直径，研磨缺陷可能只有 5 微米长，找到缺陷就像在足球场上找到一粒米。 • 必须在有限的空间内运行，不干扰研磨工具的操作；且不需要对研磨工具进行任何修改，能够与研磨工具通信（例如停止 其操作）。 在保证质量的同时，随着产量加大，缺陷检测工作将需要增加大量的工程资源；即便如此也依然可能存在无法跟上生产速度 的问题。此外，因为所有新一代的英特尔产品都在向高级封装转型，1