DeepSeek V3 publié : une nouvelle ère d'optimisation collaborative de la puissance de calcul et des algorithmes
Récemment, DeepSeek a publié la dernière mise à jour de la version V3 - DeepSeek-V3-0324 sur la plateforme Hugging Face. Ce modèle possède 6850 milliards de paramètres et a des améliorations significatives en termes de capacité de code, de conception UI et de capacité d'inférence.
Lors de la récente conférence GTC 2025, un cadre supérieur d'une entreprise technologique renommée a exprimé de vives éloges pour DeepSeek. Il a souligné que l'idée selon laquelle le modèle efficace de DeepSeek réduirait la demande en puces était erronée ; les besoins en calcul ne feront qu'augmenter dans le futur, et non diminuer.
En tant qu'œuvre représentative des percées algorithmiques, la relation entre DeepSeek et la Puissance de calcul mérite d'être approfondie. Analysons d'abord la signification de la Puissance de calcul et de l'Algorithme pour le développement de l'industrie de l'IA.
Puissance de calcul et évolution symbiotique des algorithmes
Dans le domaine de l'IA, l'augmentation de la puissance de calcul fournit une base pour l'exécution d'algorithmes plus complexes, permettant aux modèles de traiter des volumes de données plus importants et d'apprendre des motifs plus complexes ; tandis que l'optimisation des algorithmes peut utiliser la puissance de calcul de manière plus efficace, améliorant l'efficacité de l'utilisation des ressources de calcul.
La relation symbiotique entre la puissance de calcul et l'algorithme est en train de remodeler le paysage de l'industrie de l'IA :
Différenciation des trajectoires techniques : certaines entreprises s'efforcent de construire des grappes de puissance de calcul très grandes, tandis que d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'efficacité des algorithmes, formant différentes écoles techniques.
Reconfiguration de la chaîne industrielle : un fabricant de puces devient le leader de la puissance de calcul IA grâce à un écosystème, tandis que les fournisseurs de services cloud abaissent le seuil de déploiement grâce à des services de puissance de calcul élastique.
Ajustement de la répartition des ressources : les entreprises cherchent un équilibre entre l'investissement dans les infrastructures matérielles et le développement d'algorithmes efficaces.
Émergence des communautés open source : des modèles open source tels que DeepSeek, LLaMA permettent de partager les résultats de l'innovation algorithmique et de l'optimisation de la puissance de calcul, accélérant ainsi l'itération et la diffusion des technologies.
Innovations technologiques de DeepSeek
L'essor rapide de DeepSeek est indissociable de son innovation technologique. Voici une brève explication de ses principaux points d'innovation :
Optimisation de l'architecture du modèle
DeepSeek utilise une architecture combinée Transformer+MOE (Mixture of Experts) et introduit un mécanisme d'attention latente multi-tête (Multi-Head Latent Attention, MLA). Cette architecture ressemble à une super équipe, où le Transformer est chargé de traiter les tâches courantes, tandis que le MOE agit comme un groupe d'experts au sein de l'équipe, chaque expert ayant son propre domaine d'expertise, et lorsqu'un problème spécifique se présente, l'expert le plus compétent est sollicité, ce qui améliore considérablement l'efficacité et la précision du modèle.
Méthodes d'entraînement innovantes
DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement à précision mixte FP8. Ce cadre permet de sélectionner dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins des différentes phases du processus d'entraînement. Une précision plus élevée est utilisée lorsque des calculs de haute précision sont nécessaires pour garantir l'exactitude du modèle ; en revanche, lorsque des précisions plus faibles peuvent être acceptées, la précision est réduite, ce qui permet d'économiser des ressources de calcul, d'augmenter la vitesse d'entraînement et de réduire l'occupation de la mémoire.
Amélioration de l'efficacité de l'inférence
Lors de la phase d'inférence, DeepSeek a introduit la technologie de Prédiction Multi-token (Multi-token Prediction, MTP). Les méthodes d'inférence traditionnelles se font étape par étape, chaque étape ne prédisant qu'un seul Token. La technologie MTP permet de prédire plusieurs Tokens à la fois, ce qui accélère considérablement la vitesse d'inférence et réduit également le coût de l'inférence.
Percée de l'algorithme d'apprentissage renforcé
L'algorithme de renforcement de DeepSeek, GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), optimise le processus d'entraînement du modèle. Cet nouvel algorithme permet d'améliorer les performances du modèle tout en réduisant les calculs inutiles, réalisant ainsi un équilibre entre performance et coût.
Ces innovations ont formé un système technologique complet, réduisant la demande en puissance de calcul sur toute la chaîne, de l'entraînement à l'inférence. Les cartes graphiques grand public peuvent maintenant exécuter de puissants modèles d'IA, abaissant considérablement le seuil d'entrée pour les applications d'IA, permettant à un plus grand nombre de développeurs et d'entreprises de participer à l'innovation en IA.
Impact sur les fabricants de puces
L'innovation technologique de DeepSeek a un impact double sur les fabricants de puces. D'une part, DeepSeek est plus étroitement lié au matériel et à l'écosystème, et la réduction du seuil d'entrée pour les applications d'IA pourrait élargir la taille globale du marché ; d'autre part, l'optimisation de l'algorithme de DeepSeek pourrait modifier la structure de la demande du marché pour les puces haut de gamme, certains modèles d'IA qui nécessitaient auparavant un GPU haut de gamme pourraient maintenant fonctionner efficacement sur des cartes graphiques de milieu de gamme, voire de consommation.
Signification pour l'industrie de l'IA en Chine
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une voie de percée technologique pour l'industrie de l'IA en Chine. Dans un contexte de restrictions sur les puces haut de gamme, l'idée de "logiciel pour compléter le matériel" réduit la dépendance aux puces importées de pointe.
En amont, des algorithmes efficaces réduisent la pression sur la puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de puissance de calcul d'optimiser leurs logiciels pour prolonger le cycle de vie du matériel et améliorer le retour sur investissement. En aval, les modèles open source optimisés abaissent le seuil d'entrée pour le développement d'applications d'IA. De nombreuses petites et moyennes entreprises peuvent développer des applications compétitives basées sur le modèle DeepSeek sans avoir besoin de ressources massives en puissance de calcul, ce qui va favoriser l'émergence de davantage de solutions d'IA dans des domaines verticaux.
L'impact profond de Web3+AI
Infrastructure AI décentralisée
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une nouvelle dynamique à l'infrastructure Web3 AI. L'architecture innovante, les algorithmes efficaces et les faibles besoins en puissance de calcul rendent possible le raisonnement AI décentralisé. L'architecture MoE est naturellement adaptée au déploiement distribué, différents nœuds peuvent posséder différents réseaux d'experts, sans qu'un nœud unique ait besoin de stocker le modèle complet, ce qui réduit considérablement les exigences de stockage et de calcul d'un nœud unique, augmentant ainsi la flexibilité et l'efficacité du modèle.
Le cadre d'entraînement FP8 réduit encore la demande en ressources de calcul haut de gamme, permettant ainsi à davantage de ressources de calcul de rejoindre le réseau de nœuds. Cela non seulement abaisse le seuil de participation au calcul AI décentralisé, mais améliore également la puissance de calcul et l'efficacité de l'ensemble du réseau.
Système multi-agents
Optimisation des stratégies de trading intelligentes : grâce à l'analyse des données du marché en temps réel, à la prévision des fluctuations de prix à court terme, à l'exécution des transactions sur la chaîne et à la supervision des résultats des transactions, plusieurs agents travaillent en synergie pour aider les utilisateurs à obtenir des rendements plus élevés.
Exécution automatisée des contrats intelligents : La surveillance des contrats intelligents, l'exécution et la supervision des résultats, ainsi que la coopération des agents intelligents, permettent d'automatiser des logiques métier plus complexes.
Gestion de portefeuille d'investissement personnalisée : L'IA aide les utilisateurs à trouver en temps réel les meilleures opportunités de staking ou de fourniture de liquidité en fonction de leurs préférences de risque, de leurs objectifs d'investissement et de leur situation financière.
DeepSeek trouve des percées grâce à l'innovation algorithmique sous la contrainte de la puissance de calcul, ouvrant une voie de développement différenciée pour l'industrie de l'IA en Chine. Réduire les barrières d'application, promouvoir la fusion de Web3 et de l'IA, atténuer la dépendance aux puces haut de gamme et habiliter l'innovation financière, ces impacts sont en train de remodeler le paysage de l'économie numérique. L'avenir du développement de l'IA n'est plus seulement une compétition de puissance de calcul, mais une compétition d'optimisation conjointe de la puissance de calcul et des algorithmes. Sur cette nouvelle piste, des innovateurs comme DeepSeek redéfinissent les règles du jeu avec la sagesse chinoise.
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MEVHunterZhang
· Il y a 8h
Paramètres du modèle nb吖~
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DecentralizedElder
· 07-21 10:33
Les paramètres sont si élevés, est-ce que ça va passer ?
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AirdropHarvester
· 07-21 10:32
C'est rien du tout ! Qu'est-ce que c'est que ça ?
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StakeOrRegret
· 07-21 10:30
Je ne peux plus suivre les nouvelles marques.
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0xSoulless
· 07-21 10:21
Encore une fois, se faire prendre pour des cons, n'est-ce pas ?
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TokenEconomist
· 07-21 10:17
en fait, la taille des paramètres n'est pas tout... laissez-moi décomposer les implications du roi ici
DeepSeek V3 libère le potentiel de l'Algorithme et ouvre une nouvelle ère de développement de l'IA
DeepSeek V3 publié : une nouvelle ère d'optimisation collaborative de la puissance de calcul et des algorithmes
Récemment, DeepSeek a publié la dernière mise à jour de la version V3 - DeepSeek-V3-0324 sur la plateforme Hugging Face. Ce modèle possède 6850 milliards de paramètres et a des améliorations significatives en termes de capacité de code, de conception UI et de capacité d'inférence.
Lors de la récente conférence GTC 2025, un cadre supérieur d'une entreprise technologique renommée a exprimé de vives éloges pour DeepSeek. Il a souligné que l'idée selon laquelle le modèle efficace de DeepSeek réduirait la demande en puces était erronée ; les besoins en calcul ne feront qu'augmenter dans le futur, et non diminuer.
En tant qu'œuvre représentative des percées algorithmiques, la relation entre DeepSeek et la Puissance de calcul mérite d'être approfondie. Analysons d'abord la signification de la Puissance de calcul et de l'Algorithme pour le développement de l'industrie de l'IA.
Puissance de calcul et évolution symbiotique des algorithmes
Dans le domaine de l'IA, l'augmentation de la puissance de calcul fournit une base pour l'exécution d'algorithmes plus complexes, permettant aux modèles de traiter des volumes de données plus importants et d'apprendre des motifs plus complexes ; tandis que l'optimisation des algorithmes peut utiliser la puissance de calcul de manière plus efficace, améliorant l'efficacité de l'utilisation des ressources de calcul.
La relation symbiotique entre la puissance de calcul et l'algorithme est en train de remodeler le paysage de l'industrie de l'IA :
Différenciation des trajectoires techniques : certaines entreprises s'efforcent de construire des grappes de puissance de calcul très grandes, tandis que d'autres se concentrent sur l'optimisation de l'efficacité des algorithmes, formant différentes écoles techniques.
Reconfiguration de la chaîne industrielle : un fabricant de puces devient le leader de la puissance de calcul IA grâce à un écosystème, tandis que les fournisseurs de services cloud abaissent le seuil de déploiement grâce à des services de puissance de calcul élastique.
Ajustement de la répartition des ressources : les entreprises cherchent un équilibre entre l'investissement dans les infrastructures matérielles et le développement d'algorithmes efficaces.
Émergence des communautés open source : des modèles open source tels que DeepSeek, LLaMA permettent de partager les résultats de l'innovation algorithmique et de l'optimisation de la puissance de calcul, accélérant ainsi l'itération et la diffusion des technologies.
Innovations technologiques de DeepSeek
L'essor rapide de DeepSeek est indissociable de son innovation technologique. Voici une brève explication de ses principaux points d'innovation :
Optimisation de l'architecture du modèle
DeepSeek utilise une architecture combinée Transformer+MOE (Mixture of Experts) et introduit un mécanisme d'attention latente multi-tête (Multi-Head Latent Attention, MLA). Cette architecture ressemble à une super équipe, où le Transformer est chargé de traiter les tâches courantes, tandis que le MOE agit comme un groupe d'experts au sein de l'équipe, chaque expert ayant son propre domaine d'expertise, et lorsqu'un problème spécifique se présente, l'expert le plus compétent est sollicité, ce qui améliore considérablement l'efficacité et la précision du modèle.
Méthodes d'entraînement innovantes
DeepSeek a proposé un cadre d'entraînement à précision mixte FP8. Ce cadre permet de sélectionner dynamiquement la précision de calcul appropriée en fonction des besoins des différentes phases du processus d'entraînement. Une précision plus élevée est utilisée lorsque des calculs de haute précision sont nécessaires pour garantir l'exactitude du modèle ; en revanche, lorsque des précisions plus faibles peuvent être acceptées, la précision est réduite, ce qui permet d'économiser des ressources de calcul, d'augmenter la vitesse d'entraînement et de réduire l'occupation de la mémoire.
Amélioration de l'efficacité de l'inférence
Lors de la phase d'inférence, DeepSeek a introduit la technologie de Prédiction Multi-token (Multi-token Prediction, MTP). Les méthodes d'inférence traditionnelles se font étape par étape, chaque étape ne prédisant qu'un seul Token. La technologie MTP permet de prédire plusieurs Tokens à la fois, ce qui accélère considérablement la vitesse d'inférence et réduit également le coût de l'inférence.
Percée de l'algorithme d'apprentissage renforcé
L'algorithme de renforcement de DeepSeek, GRPO (Generalized Reward-Penalized Optimization), optimise le processus d'entraînement du modèle. Cet nouvel algorithme permet d'améliorer les performances du modèle tout en réduisant les calculs inutiles, réalisant ainsi un équilibre entre performance et coût.
Ces innovations ont formé un système technologique complet, réduisant la demande en puissance de calcul sur toute la chaîne, de l'entraînement à l'inférence. Les cartes graphiques grand public peuvent maintenant exécuter de puissants modèles d'IA, abaissant considérablement le seuil d'entrée pour les applications d'IA, permettant à un plus grand nombre de développeurs et d'entreprises de participer à l'innovation en IA.
Impact sur les fabricants de puces
L'innovation technologique de DeepSeek a un impact double sur les fabricants de puces. D'une part, DeepSeek est plus étroitement lié au matériel et à l'écosystème, et la réduction du seuil d'entrée pour les applications d'IA pourrait élargir la taille globale du marché ; d'autre part, l'optimisation de l'algorithme de DeepSeek pourrait modifier la structure de la demande du marché pour les puces haut de gamme, certains modèles d'IA qui nécessitaient auparavant un GPU haut de gamme pourraient maintenant fonctionner efficacement sur des cartes graphiques de milieu de gamme, voire de consommation.
Signification pour l'industrie de l'IA en Chine
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une voie de percée technologique pour l'industrie de l'IA en Chine. Dans un contexte de restrictions sur les puces haut de gamme, l'idée de "logiciel pour compléter le matériel" réduit la dépendance aux puces importées de pointe.
En amont, des algorithmes efficaces réduisent la pression sur la puissance de calcul, permettant aux fournisseurs de services de puissance de calcul d'optimiser leurs logiciels pour prolonger le cycle de vie du matériel et améliorer le retour sur investissement. En aval, les modèles open source optimisés abaissent le seuil d'entrée pour le développement d'applications d'IA. De nombreuses petites et moyennes entreprises peuvent développer des applications compétitives basées sur le modèle DeepSeek sans avoir besoin de ressources massives en puissance de calcul, ce qui va favoriser l'émergence de davantage de solutions d'IA dans des domaines verticaux.
L'impact profond de Web3+AI
Infrastructure AI décentralisée
L'optimisation de l'algorithme de DeepSeek offre une nouvelle dynamique à l'infrastructure Web3 AI. L'architecture innovante, les algorithmes efficaces et les faibles besoins en puissance de calcul rendent possible le raisonnement AI décentralisé. L'architecture MoE est naturellement adaptée au déploiement distribué, différents nœuds peuvent posséder différents réseaux d'experts, sans qu'un nœud unique ait besoin de stocker le modèle complet, ce qui réduit considérablement les exigences de stockage et de calcul d'un nœud unique, augmentant ainsi la flexibilité et l'efficacité du modèle.
Le cadre d'entraînement FP8 réduit encore la demande en ressources de calcul haut de gamme, permettant ainsi à davantage de ressources de calcul de rejoindre le réseau de nœuds. Cela non seulement abaisse le seuil de participation au calcul AI décentralisé, mais améliore également la puissance de calcul et l'efficacité de l'ensemble du réseau.
Système multi-agents
Optimisation des stratégies de trading intelligentes : grâce à l'analyse des données du marché en temps réel, à la prévision des fluctuations de prix à court terme, à l'exécution des transactions sur la chaîne et à la supervision des résultats des transactions, plusieurs agents travaillent en synergie pour aider les utilisateurs à obtenir des rendements plus élevés.
Exécution automatisée des contrats intelligents : La surveillance des contrats intelligents, l'exécution et la supervision des résultats, ainsi que la coopération des agents intelligents, permettent d'automatiser des logiques métier plus complexes.
Gestion de portefeuille d'investissement personnalisée : L'IA aide les utilisateurs à trouver en temps réel les meilleures opportunités de staking ou de fourniture de liquidité en fonction de leurs préférences de risque, de leurs objectifs d'investissement et de leur situation financière.
DeepSeek trouve des percées grâce à l'innovation algorithmique sous la contrainte de la puissance de calcul, ouvrant une voie de développement différenciée pour l'industrie de l'IA en Chine. Réduire les barrières d'application, promouvoir la fusion de Web3 et de l'IA, atténuer la dépendance aux puces haut de gamme et habiliter l'innovation financière, ces impacts sont en train de remodeler le paysage de l'économie numérique. L'avenir du développement de l'IA n'est plus seulement une compétition de puissance de calcul, mais une compétition d'optimisation conjointe de la puissance de calcul et des algorithmes. Sur cette nouvelle piste, des innovateurs comme DeepSeek redéfinissent les règles du jeu avec la sagesse chinoise.