首度公布全新细节深度解析

DeepSeek-V3/R1推理系统概览及成本利润率披露：引领AI趋势的新里程碑

一、背景介绍

随着人工智能技术的飞速发展，全球范围内对于开源技术的关注度不断提升。
近日，关于DeepSeek的最新技术进展引起了业界的广泛关注。
自2月24日至2月28日的DeepSeek开源周，该团队陆续公开了多个重要项目，包括FlashMLA、DeepEP、DeepGEMM和3FS等。
作为收官之作，DeepSeek在知乎开设了官方账号，并于3月1日独家发布了《DeepSeek-V3/R1推理系统概览》技术文章。
本文旨在详细介绍这一推理系统的优化细节，并披露成本利润率等关键信息。

二、DeepSeek-V3/R1推理系统概览

DeepSeek-V3/R1推理系统的核心目标是实现更大的吞吐量和更低的延迟。
为实现这两个目标，DeepSeek团队采用了大规模跨节点专家并行（EP）方案。
这一方案也增加了系统复杂性。
本文将重点阐述如何通过EP方案增长批量大小（batch size）、隐藏传输耗时以及进行负载均衡。

1. 批量大小的增长

通过专家并行（EP）策略，DeepSeek-V3/R1推理系统能够有效地增长批量大小，从而提高系统的吞吐量。
在实现过程中，团队对模型进行了优化，使其能够在多个GPU节点上并行处理数据，从而大大提高了处理速度。

2. 隐藏传输耗时

降低延迟的关键之一是隐藏传输耗时。
DeepSeek-V3/R1推理系统通过优化数据传输路径，实现了数据的高效传输。
系统还采用了异步处理机制，确保数据的传输与处理过程互不干扰，进一步降低了延迟。

3. 负载均衡

为了实现系统的负载均衡，DeepSeek-V3/R1推理系统采用了动态任务分配策略。
这一策略能够根据各节点的负载情况，动态调整任务分配，确保系统的整体性能得到最大化。

三、成本利润率披露

在文章中，DeepSeek还率先披露了成本和利润率等关键信息。
假设GPU租赁成本为2美金/小时，总成本为87,072美元/天。
如果所有tokens按照DeepSeek R1的定价计算，理论上一天的总收入为562,027美元，成本利润率高达545%。
这一数据表明，DeepSeek-V3/R1推理系统在盈利方面具有巨大的潜力。

四、开源项目与社区反响

自DeepSeek开源周以来，该团队陆续发布的FlashMLA、DeepEP、DeepGEMM、3FS等开源项目以及DualPipe、EPLB等代码库，均在知乎引发了业内人士的热烈讨论。
这些项目的开源推动了全球AI技术社区的发展，为开发者提供了更多创新与协作的机会。

五、总结与展望

DeepSeek-V3/R1推理系统的发布标志着DeepSeek团队在人工智能领域的又一重要突破。
通过专家并行（EP）方案，该系统实现了吞吐量的提升和延迟的降低。
成本利润率的披露展示了该系统的商业潜力。
展望未来，DeepSeek团队将继续致力于AI技术的研究与创新，为全球开发者提供更多优质的技术资源与解决方案。

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